利用Pydantic驯服非确定性大型语言模型输出：文本转SQL之旅
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在自然语言理解和生成方面表现优异，但其非确定性输出对精确结果的应用构成挑战。本文探讨如何结合Pydantic数据验证库与LLM框架，以确保可靠的结构化输出。通过文本转SQL项目，展示Pydantic如何强制结构并验证LLM响应，从而将自然语言请求转换为有效的SQL查询。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在自然语言理解和生成方面表现优异，但其非确定性输出对精确结果的应用构成挑战。
- 本文探讨如何结合Pydantic数据验证库与LLM框架，以确保可靠的结构化输出。
- Pydantic通过定义数据模型、验证数据和捕捉不一致性来强制结构并验证LLM响应。
- 项目目标是将自然语言请求转换为有效的PostgreSQL查询。
- 项目使用Pydantic定义SQL响应的预期结构，并确保LLM的输出符合该结构。
- 定义了两个Pydantic模型：Success（有效SQL响应）和InvalidRequest（无效请求响应）。
- Agent类与Google的Gemini 1.5 Flash模型接口，使用Pydantic定义预期响应类型。
- 系统提示引导LLM生成结构化输出，包含数据库模式和示例。
- 自定义验证器确保LLM的输出可用，修复常见的LLM问题并验证查询的有效性。
- 数据库连接管理器确保数据库准备就绪，并在必要时创建数据库和模式。
- Pydantic通过结构化输出、验证和错误处理，确保LLM输出的可靠性。
- 通过结合模式强制和运行时验证，Pydantic将非确定性LLM输出转化为可执行的查询。
- 结论是非确定性LLM输出不必妨碍结构化应用，Pydantic的能力可以提供可靠的结果。
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