مهار کردن LLMها با تایپ‌اسکریپت: راهنمای نهایی برای یکپارچه‌سازی NLP ایمن از نظر نوع

عصر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) فرا رسیده است. APIهای ارائه‌دهندگانی مانند OpenAI، Google، Anthropic و مدل‌های متن‌باز با سرعتی نفس‌گیر در حال یکپارچه‌سازی در برنامه‌های کاربردی هستند. از چت‌بات‌های هوشمند گرفته تا ابزارهای پیچیده تجزیه و تحلیل داده‌ها، LLMها در حال تغییر دادن آنچه در نرم‌افزار ممکن است هستند. با این حال، این مرز جدید یک چالش مهم برای توسعه‌دهندگان به همراه دارد: مدیریت ماهیت غیرقابل پیش‌بینی و احتمالی خروجی‌های LLM در دنیای قطعی کد برنامه.

وقتی از یک LLM می‌خواهید متنی تولید کند، شما با مدلی سروکار دارید که محتوا را بر اساس الگوهای آماری تولید می‌کند، نه منطق سفت و سخت. در حالی که می‌توانید آن را طوری هدایت کنید که داده‌ها را در قالب خاصی مانند JSON برگرداند، هیچ تضمینی وجود ندارد که هر بار کاملاً مطابقت داشته باشد. این تغییرپذیری منبع اصلی خطاهای زمان اجرا، رفتار غیرمنتظره برنامه و کابوس‌های نگهداری است. اینجاست که تایپ‌اسکریپت، یک ابرمجموعه استاتیک تایپ‌شده از جاوااسکریپت، نه‌تنها به یک ابزار مفید، بلکه به یک جزء اساسی برای ساخت برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی در سطح تولید تبدیل می‌شود.

این راهنمای جامع شما را در چرایی و چگونگی استفاده از تایپ‌اسکریپت برای اعمال ایمنی نوع در یکپارچه‌سازی‌های LLM و NLP خود راهنمایی می‌کند. ما مفاهیم اساسی، الگوهای پیاده‌سازی عملی و استراتژی‌های پیشرفته را بررسی خواهیم کرد تا به شما کمک کنیم برنامه‌هایی بسازید که در مواجهه با غیرقابل‌پیش‌بینی بودن ذاتی هوش مصنوعی، قوی، قابل نگهداری و انعطاف‌پذیر باشند.

چرا تایپ‌اسکریپت برای LLMها؟ ضرورت ایمنی نوع

در یکپارچه‌سازی API سنتی، شما اغلب یک قرارداد سخت دارید—یک مشخصات OpenAPI یا یک طرحواره GraphQL—که شکل دقیق داده‌هایی را که دریافت خواهید کرد تعریف می‌کند. APIهای LLM متفاوت هستند. «قرارداد» شما پرامپت زبان طبیعی است که ارسال می‌کنید، و تفسیر آن توسط مدل می‌تواند متفاوت باشد. این تفاوت اساسی، ایمنی نوع را حیاتی می‌کند.

ماهیت غیرقابل‌پیش‌بینی خروجی‌های LLM

تصور کنید که از یک LLM خواسته‌اید جزئیات کاربر را از یک بلوک متن استخراج کند و یک شی JSON برگرداند. شما انتظار چیزی شبیه به این را دارید:

{ "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com", "userId": 12345 }

با این حال، به دلیل توهمات مدل، تفسیرهای نادرست پرامپت، یا تغییرات جزئی در آموزش آن، ممکن است موارد زیر را دریافت کنید:

• یک فیلد گمشده: { "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com" }
• یک فیلد با نوع اشتباه: { "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com", "userId": "12345-A" }
• فیلدهای اضافی و غیرمنتظره: { "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com", "userId": 12345, "notes": "User seems friendly." }
• یک رشته کاملاً ناهنجار که حتی JSON معتبر نیست.

در جاوااسکریپت وانیلی، کد شما ممکن است سعی کند به response.userId.toString() دسترسی پیدا کند، که منجر به TypeError: Cannot read properties of undefined می‌شود که برنامه شما را خراب می‌کند یا داده‌های شما را خراب می‌کند.

مزایای اصلی تایپ‌اسکریپت در یک زمینه LLM

تایپ‌اسکریپت با ارائه یک سیستم نوع قوی که چندین مزیت کلیدی را ارائه می‌دهد، به طور مستقیم به این چالش‌ها می‌پردازد:

1. بررسی خطای زمان کامپایل: تجزیه و تحلیل استاتیک تایپ‌اسکریپت، خطاهای احتمالی مربوط به نوع را در طول توسعه، مدت‌ها قبل از اینکه کد شما به مرحله تولید برسد، شناسایی می‌کند. این حلقه بازخورد اولیه زمانی بسیار ارزشمند است که منبع داده ذاتاً غیرقابل اعتماد باشد.
2. تکمیل هوشمند کد (IntelliSense): وقتی شکل مورد انتظار خروجی LLM را تعریف کرده‌اید، IDE شما می‌تواند تکمیل خودکار دقیق را ارائه دهد، اشتباهات تایپی را کاهش داده و توسعه را سریع‌تر و دقیق‌تر کند.
3. کد خود مستند: تعاریف نوع به عنوان مستندات واضح و قابل خواندن توسط ماشین عمل می‌کنند. یک توسعه‌دهنده که امضای تابعی مانند function processUserData(data: UserProfile): Promise<void> را می‌بیند، بلافاصله قرارداد داده را بدون نیاز به خواندن نظرات گسترده درک می‌کند.
4. بازسازی ایمن‌تر: با تکامل برنامه شما، ناگزیر باید ساختارهای داده‌ای را که از LLM انتظار دارید تغییر دهید. کامپایلر تایپ‌اسکریپت شما را راهنمایی می‌کند و هر بخشی از پایگاه کد شما را که نیاز به به‌روزرسانی برای تطبیق با ساختار جدید دارد، برجسته می‌کند و از پسرفت‌ها جلوگیری می‌کند.

مفاهیم اساسی: تایپ کردن ورودی‌ها و خروجی‌های LLM

سفر به ایمنی نوع با تعریف قراردادهای واضح برای هر دو داده‌ای که به LLM ارسال می‌کنید (پرامپت) و داده‌هایی که انتظار دارید دریافت کنید (پاسخ) آغاز می‌شود.

تایپ کردن پرامپت

در حالی که یک پرامپت ساده می‌تواند یک رشته باشد، تعاملات پیچیده اغلب شامل ورودی‌های ساختاریافته‌تری هستند. به عنوان مثال، در یک برنامه چت، شما یک تاریخچه از پیام‌ها را مدیریت خواهید کرد که هر کدام نقش خاصی دارند. می‌توانید این را با رابط‌های تایپ‌اسکریپت مدل‌سازی کنید:

            
interface ChatMessage {
  role: 'system' | 'user' | 'assistant';
  content: string;
}

interface ChatPrompt {
  model: string;
  messages: ChatMessage[];
  temperature?: number;
  max_tokens?: number;
}

            

              
                Copy
              
            
          

این رویکرد تضمین می‌کند که شما همیشه پیام‌هایی با نقش معتبر ارائه می‌دهید و ساختار کلی پرامپت صحیح است. استفاده از یک نوع اتحادی مانند 'system' | 'user' | 'assistant' برای ویژگی role از اشتباهات تایپی ساده مانند 'systen' جلوگیری می‌کند که باعث ایجاد خطاهای زمان اجرا می‌شوند.

تایپ کردن پاسخ LLM: چالش اصلی

تایپ کردن پاسخ چالش‌برانگیزتر اما همچنین مهم‌تر است. اولین قدم این است که LLM را متقاعد کنید تا یک پاسخ ساختاریافته ارائه دهد، معمولاً با درخواست JSON. مهندسی پرامپت شما در اینجا کلیدی است.

به عنوان مثال، ممکن است پرامپت خود را با دستوری مانند این پایان دهید:

"احساسات بازخورد مشتری زیر را تجزیه و تحلیل کنید. فقط با یک شی JSON در قالب زیر پاسخ دهید: { \"sentiment\": \"Positive\", \"keywords\": [\"word1\", \"word2\"] }. مقادیر ممکن برای احساسات عبارتند از 'Positive'، 'Negative' یا 'Neutral'."

با این دستورالعمل، اکنون می‌توانید یک رابط تایپ‌اسکریپت متناظر را برای نشان دادن این ساختار مورد انتظار تعریف کنید:

            
type Sentiment = 'Positive' | 'Negative' | 'Neutral';

interface SentimentAnalysisResponse {
  sentiment: Sentiment;
  keywords: string[];
}

            

              
                Copy
              
            
          

اکنون، هر تابعی در کد شما که خروجی LLM را پردازش می‌کند، می‌تواند تایپ شود تا یک شی SentimentAnalysisResponse را انتظار داشته باشد. این یک قرارداد واضح در برنامه شما ایجاد می‌کند، اما کل مشکل را حل نمی‌کند. خروجی LLM هنوز فقط یک رشته است که شما امیدوارید یک JSON معتبر باشد که با رابط شما مطابقت دارد. ما به راهی برای اعتبارسنجی این در زمان اجرا نیاز داریم.

پیاده‌سازی عملی: یک راهنمای گام به گام با Zod

انواع استاتیک از تایپ‌اسکریپت برای زمان توسعه هستند. برای پر کردن شکاف و اطمینان از اینکه داده‌هایی که در زمان اجرا دریافت می‌کنید با انواع شما مطابقت دارند، به یک کتابخانه اعتبارسنجی زمان اجرا نیاز داریم. Zod یک کتابخانه اعلان و اعتبارسنجی طرحواره اول تایپ‌اسکریپت فوق‌العاده محبوب و قدرتمند است که کاملاً برای این کار مناسب است.

بیایید یک مثال عملی بسازیم: سیستمی که داده‌های ساختاریافته را از یک ایمیل درخواست کار بدون ساختار استخراج می‌کند.

مرحله 1: تنظیم پروژه

یک پروژه جدید Node.js را مقداردهی اولیه کنید و وابستگی‌های لازم را نصب کنید:

npm init -y
npm install typescript ts-node zod openai
npx tsc --init

اطمینان حاصل کنید که tsconfig.json شما به درستی پیکربندی شده است (به عنوان مثال، تنظیم "module": "NodeNext" و "moduleResolution": "NodeNext").

مرحله 2: تعریف قرارداد داده با یک طرحواره Zod

به جای تعریف یک رابط تایپ‌اسکریپت، یک طرحواره Zod را تعریف خواهیم کرد. Zod به ما اجازه می‌دهد نوع تایپ‌اسکریپت را مستقیماً از طرحواره استنباط کنیم و از یک منبع حقیقت واحد، هم اعتبارسنجی زمان اجرا و هم انواع استاتیک را به ما می‌دهد.

            
import { z } from 'zod';

// Define the schema for the extracted applicant data
const ApplicantSchema = z.object({
  fullName: z.string().describe("The full name of the applicant"),
  email: z.string().email("A valid email address for the applicant"),
  yearsOfExperience: z.number().min(0).describe("The total years of professional experience"),
  skills: z.array(z.string()).describe("A list of key skills mentioned"),
  suitabilityScore: z.number().min(1).max(10).describe("A score from 1 to 10 indicating suitability for the role"),
});

// Infer the TypeScript type from the schema
type Applicant = z.infer<typeof ApplicantSchema>;

// Now we have both a validator (ApplicantSchema) and a static type (Applicant)!

            

              
                Copy
              
            
          

مرحله 3: ایجاد یک کلاینت API LLM ایمن از نوع

اکنون، بیایید یک تابع ایجاد کنیم که متن خام ایمیل را بگیرد، آن را به یک LLM ارسال کند و سعی کند پاسخ را در برابر طرحواره Zod ما تجزیه و اعتبارسنجی کند.

            
import { OpenAI } from 'openai';
import { z } from 'zod';
import { ApplicantSchema } from './schemas'; // Assuming schema is in a separate file

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

// A custom error class for when LLM output validation fails
class LLMValidationError extends Error {
  constructor(message: string, public rawOutput: string) {
    super(message);
    this.name = 'LLMValidationError';
  }
}

async function extractApplicantData(emailBody: string): Promise<Applicant> {
  const prompt = `
    Please extract the following information from the job application email below.
    Respond with ONLY a valid JSON object that conforms to this schema:
    {
      "fullName": "string",
      "email": "string (valid email format)",
      "yearsOfExperience": "number",
      "skills": ["string"],
      "suitabilityScore": "number (integer from 1 to 10)"
    }

    Email Content:
    ---
    ${emailBody}
    ---
  `;

  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4-turbo-preview',
    messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
    response_format: { type: 'json_object' }, // Use model's JSON mode if available
  });

  const rawOutput = response.choices[0].message.content;

  if (!rawOutput) {
    throw new Error('Received an empty response from the LLM.');
  }

  try {
    const jsonData = JSON.parse(rawOutput);
    // This is the crucial runtime validation step!
    const validatedData = ApplicantSchema.parse(jsonData);
    return validatedData;
  } catch (error) {
    if (error instanceof z.ZodError) {
      console.error('Zod validation failed:', error.errors);
      // Throw a custom error with more context
      throw new LLMValidationError('LLM output did not match the expected schema.', rawOutput);
    } else if (error instanceof SyntaxError) {
      // JSON.parse failed
      throw new LLMValidationError('LLM output was not valid JSON.', rawOutput);
    } else {
      throw error; // Re-throw other unexpected errors
    }
  }
}


            

              
                Copy
              
            
          

در این تابع، خط ApplicantSchema.parse(jsonData) پل ارتباطی بین دنیای غیرقابل پیش‌بینی زمان اجرا و کد برنامه ایمن از نوع ما است. اگر شکل یا انواع داده‌ها نادرست باشند، Zod یک خطای دقیق پرتاب می‌کند، که ما آن را می‌گیریم. اگر موفق شود، می‌توانیم 100٪ مطمئن باشیم که شی validatedData کاملاً با نوع Applicant ما مطابقت دارد. از این به بعد، بقیه برنامه ما می‌توانند از این داده‌ها با ایمنی و اطمینان کامل استفاده کنند.

استراتژی‌های پیشرفته برای استحکام نهایی

رسیدگی به شکست‌های اعتبارسنجی و تلاش‌های مجدد

وقتی LLMValidationError پرتاب می‌شود چه اتفاقی می‌افتد؟ صرفاً خراب کردن یک راه حل قوی نیست. در اینجا چند استراتژی وجود دارد:

• ثبت‌نام: همیشه rawOutput را که اعتبارسنجی آن با شکست مواجه شده است، ثبت کنید. این داده‌ها برای اشکال‌زدایی پرامپت‌های شما و درک اینکه چرا LLM از مطابقت امتناع می‌کند، بسیار ارزشمند هستند.
• تلاش‌های مجدد خودکار: یک مکانیسم تلاش مجدد را پیاده‌سازی کنید. در بلوک catch، می‌توانید یک تماس دوم با LLM برقرار کنید. این بار، خروجی اصلی بدشکل و پیام‌های خطای Zod را در پرامپت قرار دهید و از مدل بخواهید که پاسخ قبلی خود را تصحیح کند.
• منطق بازگشت: برای برنامه‌های غیر بحرانی، اگر اعتبارسنجی پس از چند تلاش مجدد با شکست مواجه شد، ممکن است به یک حالت پیش‌فرض یا صف بررسی دستی بازگردید.

            
// Simplified retry logic example
async function extractWithRetry(emailBody: string, maxRetries = 2): Promise<Applicant> {
  let attempts = 0;
  let lastError: Error | null = null;

  while (attempts < maxRetries) {
    try {
      return await extractApplicantData(emailBody);
    } catch (error) {
      attempts++;
      lastError = error as Error;
      console.log(`Attempt ${attempts} failed. Retrying...`);
    }
  }
  throw new Error(`Failed to extract data after ${maxRetries} attempts. Last error: ${lastError?.message}`);
}

            

              
                Copy
              
            
          

عمومی‌ها برای توابع LLM قابل استفاده مجدد و ایمن از نوع

به سرعت متوجه خواهید شد که منطق استخراج مشابهی را برای ساختارهای داده‌ای مختلف می‌نویسید. این یک مورد استفاده عالی برای عمومی‌های تایپ‌اسکریپت است. ما می‌توانیم یک تابع مرتبه بالاتر ایجاد کنیم که یک تجزیه‌گر ایمن از نوع را برای هر طرحواره Zod تولید می‌کند.

            
async function createStructuredOutput<T extends z.ZodType>(
  content: string,
  schema: T,
  promptInstructions: string
): Promise<z.infer<T>> {
  const prompt = `${promptInstructions}\n\nContent to analyze:\n---\n${content}\n---\n`;

  // ... (OpenAI API call logic as before)

  const rawOutput = response.choices[0].message.content;
  
  // ... (Parsing and validation logic as before, but using the generic schema)
  const jsonData = JSON.parse(rawOutput!);
  const validatedData = schema.parse(jsonData);

  return validatedData;
}

// Usage:
const emailBody = "...";
const promptForApplicant = "Extract applicant data and respond with JSON...";
const applicantData = await createStructuredOutput(emailBody, ApplicantSchema, promptForApplicant);
// applicantData is fully typed as 'Applicant'

            

              
                Copy
              
            
          

این تابع عمومی منطق اصلی فراخوانی LLM، تجزیه و اعتبارسنجی را در بر می‌گیرد و کد شما را به طرز چشمگیری مدولارتر، قابل استفاده مجددتر و ایمن‌تر از نوع می‌کند.

فراتر از JSON: استفاده از ابزار ایمن از نوع و فراخوانی تابع

LLMهای مدرن فراتر از تولید متن ساده در حال تکامل هستند تا به موتورهای استدلالی تبدیل شوند که می‌توانند از ابزارهای خارجی استفاده کنند. ویژگی‌هایی مانند "فراخوانی تابع" OpenAI یا "استفاده از ابزار" Anthropic به شما این امکان را می‌دهند که توابع برنامه خود را به LLM توصیف کنید. سپس LLM می‌تواند انتخاب کند که یکی از این توابع را با تولید یک شی JSON حاوی نام تابع و آرگومان‌های ارسال به آن، "فراخوانی" کند.

تایپ‌اسکریپت و Zod برای این الگو بسیار مناسب هستند.

تایپ کردن تعاریف ابزار و اجرا

تصور کنید که مجموعه‌ای از ابزارها برای یک چت‌بات تجارت الکترونیک دارید:

1. checkInventory(productId: string)
2. getOrderStatus(orderId: string)

می‌توانید این ابزارها را با استفاده از طرحواره‌های Zod برای آرگومان‌های آنها تعریف کنید:

            
const checkInventoryParams = z.object({ productId: z.string() });
const getOrderStatusParams = z.object({ orderId: z.string() });

const toolSchemas = {
  checkInventory: checkInventoryParams,
  getOrderStatus: getOrderStatusParams,
};

// We can create a discriminated union for all possible tool calls
const ToolCallSchema = z.discriminatedUnion('toolName', [
  z.object({ toolName: z.literal('checkInventory'), args: checkInventoryParams }),
  z.object({ toolName: z.literal('getOrderStatus'), args: getOrderStatusParams }),
]);

type ToolCall = z.infer<typeof ToolCallSchema>;

            

              
                Copy
              
            
          

وقتی LLM با یک درخواست فراخوانی ابزار پاسخ می‌دهد، می‌توانید آن را با استفاده از ToolCallSchema تجزیه کنید. این تضمین می‌کند که toolName یکی از مواردی است که شما از آن پشتیبانی می‌کنید و شی args شکل صحیح را برای آن ابزار خاص دارد. این از تلاش برنامه شما برای اجرای توابع غیر موجود یا فراخوانی توابع موجود با آرگومان‌های نامعتبر جلوگیری می‌کند.

سپس منطق اجرای ابزار شما می‌تواند از یک دستور switch ایمن از نوع یا یک نقشه برای ارسال تماس به تابع تایپ‌اسکریپت صحیح استفاده کند، با اطمینان از اینکه آرگومان‌ها معتبر هستند.

چشم‌انداز جهانی و بهترین شیوه‌ها

هنگام ساخت برنامه‌های کاربردی مجهز به LLM برای مخاطبان جهانی، ایمنی نوع مزایای بیشتری را ارائه می‌دهد:

• رسیدگی به بومی‌سازی: در حالی که یک LLM می‌تواند متن را به زبان‌های مختلف تولید کند، داده‌های ساختاریافته‌ای که استخراج می‌کنید باید ثابت بمانند. ایمنی نوع تضمین می‌کند که یک فیلد تاریخ همیشه یک رشته ISO معتبر است، یک ارز همیشه یک عدد است و یک دسته از پیش تعریف شده همیشه یکی از مقادیر enum مجاز است، صرف نظر از زبان منبع.
• تکامل API: ارائه‌دهندگان LLM اغلب مدل‌ها و APIهای خود را به‌روز می‌کنند. داشتن یک سیستم نوع قوی سازگاری با این تغییرات را به طور قابل توجهی آسان‌تر می‌کند. وقتی یک فیلد منسوخ می‌شود یا یک فیلد جدید اضافه می‌شود، کامپایلر تایپ‌اسکریپت بلافاصله هر مکانی را در کد شما که نیاز به به‌روزرسانی دارد به شما نشان می‌دهد.
• حسابرسی و انطباق: برای برنامه‌هایی که با داده‌های حساس سروکار دارند، وادار کردن خروجی‌های LLM به یک طرحواره دقیق و اعتبارسنجی‌شده برای حسابرسی بسیار مهم است. این تضمین می‌کند که مدل اطلاعات غیرمنتظره یا غیر منطبق را بر نمی‌گرداند، و تجزیه و تحلیل آن را برای سوگیری یا آسیب‌پذیری‌های امنیتی آسان‌تر می‌کند.

نتیجه‌گیری: ساخت آینده هوش مصنوعی با اطمینان

ادغام مدل‌های زبانی بزرگ در برنامه‌های کاربردی دنیایی از امکانات را باز می‌کند، اما همچنین یک طبقه جدید از چالش‌ها را معرفی می‌کند که ریشه در ماهیت احتمالی مدل‌ها دارد. تکیه بر زبان‌های پویا مانند جاوااسکریپت ساده در این محیط مانند حرکت در یک طوفان بدون قطب‌نما است—ممکن است مدتی کار کند، اما شما همیشه در معرض خطر قرار گرفتن در مکانی غیرمنتظره و خطرناک هستید.

تایپ‌اسکریپت، به خصوص وقتی با یک کتابخانه اعتبارسنجی زمان اجرا مانند Zod جفت شود، قطب‌نما را فراهم می‌کند. این به شما امکان می‌دهد قراردادهای واضح و دقیقی را برای دنیای آشفته و انعطاف‌پذیر هوش مصنوعی تعریف کنید. با استفاده از تجزیه و تحلیل استاتیک، انواع استنباط‌شده و اعتبارسنجی طرحواره زمان اجرا، می‌توانید برنامه‌هایی بسازید که نه‌تنها قدرتمندتر هستند، بلکه به طور قابل توجهی قابل اعتمادتر، قابل نگهداری‌تر و انعطاف‌پذیرتر هستند.

پل بین خروجی احتمالی یک LLM و منطق قطعی کد شما باید تقویت شود. ایمنی نوع آن استحکام است. با اتخاذ این اصول، شما فقط کد بهتری نمی‌نویسید. شما اعتماد و قابلیت پیش‌بینی را در قلب سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی خود مهندسی می‌کنید و به شما این امکان را می‌دهید که با سرعت و اطمینان نوآوری کنید.