רתמות מודלים שפתיים גדולים עם TypeScript: המדריך האולטימטיבי לשילוב NLP בטוח סוג

עידן המודלים השפתיים הגדולים (LLMs) הגיע. ממשקי API מספקים כמו OpenAI, Google, Anthropic ומודלים בקוד פתוח משולבים ביישומים בקצב מסחרר. מצ'אטבוטים חכמים ועד כלי ניתוח נתונים מורכבים, LLMs משנים את מה שאפשרי בתוכנה. עם זאת, הגבול החדש הזה מביא אתגר משמעותי למפתחים: ניהול האופי הבלתי צפוי וההסתברותי של פלטי LLM בתוך העולם הדטרמיניסטי של קוד יישומים.

כשאתה מבקש מ-LLM ליצור טקסט, אתה מתמודד עם מודל שמייצר תוכן המבוסס על דפוסים סטטיסטיים, לא על לוגיקה נוקשה. למרות שאתה יכול להנחות אותו להחזיר נתונים בפורמט ספציפי כמו JSON, אין ערובה שהוא יציית באופן מושלם בכל פעם. שונות זו היא מקור עיקרי לשגיאות זמן ריצה, התנהגות יישומים בלתי צפויה וסיוטי תחזוקה. כאן TypeScript, קבוצה עליונה סטטית של JavaScript, הופכת לא רק לכלי מועיל, אלא לרכיב חיוני לבניית יישומים המופעלים על ידי AI ברמת ייצור.

מדריך מקיף זה ידריך אותך מדוע ואיך להשתמש ב-TypeScript כדי לאכוף בטיחות סוג בשילובי LLM ו-NLP שלך. נחקור מושגי יסוד, דפוסי יישום מעשיים ואסטרטגיות מתקדמות שיעזרו לך לבנות יישומים חזקים, ניתנים לתחזוקה ועמידים בפני חוסר הניבוי הטבוע של AI.

מדוע TypeScript עבור LLMs? הצורך בבטיחות סוג

באינטגרציה מסורתית של API, לעתים קרובות יש לך חוזה קפדני - מפרט OpenAPI או סכמת GraphQL - שמגדיר את הצורה המדויקת של הנתונים שתקבל. ממשקי API של LLM שונים. ה"חוזה" שלך הוא ההנחיה בשפה טבעית שאתה שולח, והפרשנות שלה על ידי המודל יכולה להשתנות. הבדל מהותי זה הופך את בטיחות הסוג לחיונית.

האופי הבלתי צפוי של פלטי LLM

תאר לעצמך שהנחית LLM לחלץ פרטי משתמש מגוש טקסט ולהחזיר אובייקט JSON. אתה מצפה למשהו כזה:

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

עם זאת, עקב הזיות מודל, פרשנויות שגויות של הנחיות או שינויים קלים באימונים שלו, ייתכן שתקבל:

• שדה חסר: { "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com" }
• שדה עם סוג שגוי: { "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com", "userId": "12345-A" }
• שדות נוספים ובלתי צפויים: { "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com", "userId": 12345, "notes": "User seems friendly." }
• מחרוזת מעוותת לחלוטין שאינה אפילו JSON חוקי.

ב-JavaScript וניל, הקוד שלך עשוי לנסות לגשת אל response.userId.toString(), מה שיוביל ל-TypeError: Cannot read properties of undefined שקורס את היישום שלך או משחית את הנתונים שלך.

היתרונות העיקריים של TypeScript בהקשר LLM

TypeScript מטפלת באתגרים אלה חזיתית על ידי מתן מערכת סוגים חזקה המציעה מספר יתרונות מרכזיים:

1. בדיקת שגיאות בזמן קומפילציה: הניתוח הסטטי של TypeScript תופס שגיאות פוטנציאליות הקשורות לסוג במהלך הפיתוח, הרבה לפני שהקוד שלך מגיע לייצור. לולאת משוב מוקדמת זו היא שלא יסולא בפז כאשר מקור הנתונים אינו אמין מטבעו.
2. השלמת קוד חכמה (IntelliSense): כאשר הגדרת את הצורה הצפויה של פלט LLM, סביבת הפיתוח המשולבת שלך יכולה לספק השלמה אוטומטית מדויקת, להפחית שגיאות הקלדה ולהפוך את הפיתוח למהיר ומדויק יותר.
3. קוד תיעוד עצמי: הגדרות סוג משמשות כתיעוד ברור וקריא למכונה. מפתח שרואה חתימת פונקציה כמו function processUserData(data: UserProfile): Promise<void> מבין מיד את חוזה הנתונים מבלי צורך לקרוא הערות נרחבות.
4. ארגון מחדש בטוח יותר: ככל שהיישום שלך יתפתח, תצטרך באופן בלתי נמנע לשנות את מבני הנתונים שאתה מצפה מה-LLM. המהדר של TypeScript ידריך אותך, וידגיש כל חלק בבסיס הקוד שלך שצריך לעדכן כדי להתאים למבנה החדש, ולמנוע רגרסיות.

מושגי יסוד: הקלדת כניסות ויציאות של LLM

המסע לבטיחות סוג מתחיל בהגדרת חוזים ברורים הן עבור הנתונים שאתה שולח ל-LLM (ההנחיה) והן עבור הנתונים שאתה מצפה לקבל (התגובה).

הקלדת ההנחיה

בעוד שהנחיה פשוטה יכולה להיות מחרוזת, אינטראקציות מורכבות כוללות לרוב כניסות מובנות יותר. לדוגמה, ביישום צ'אט, תנהל היסטוריה של הודעות, שלכל אחת מהן תפקיד ספציפי. אתה יכול לדגמן זאת באמצעות ממשקי TypeScript:

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

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

            

              
                Copy
              
            
          

גישה זו מבטיחה שאתה תמיד מספק הודעות עם תפקיד חוקי ושמבנה ההנחיה הכולל נכון. שימוש בסוג איחוד כמו 'system' | 'user' | 'assistant' עבור המאפיין role מונע משגיאות הקלדה פשוטות כמו 'systen' לגרום לשגיאות זמן ריצה.

הקלדת תגובת LLM: האתגר המרכזי

הקלדת התגובה מאתגרת יותר אך גם קריטית יותר. הצעד הראשון הוא לשכנע את ה-LLM לספק תגובה מובנית, בדרך כלל על ידי בקשת JSON. הנדסת ההנחיות שלך היא המפתח כאן.

לדוגמה, אתה יכול לסיים את ההנחיה שלך בהוראה כמו:

"נתח את הסנטימנט של משוב הלקוחות הבא. השב עם אובייקט JSON בלבד בפורמט הבא: { \"sentiment\": \"Positive\", \"keywords\": [\"word1\", \"word2\"] }. הערכים האפשריים עבור סנטימנט הם 'חיובי', 'שלילי' או 'ניטרלי'."

עם הוראה זו, אתה יכול כעת להגדיר ממשק TypeScript מתאים לייצוג מבנה צפוי זה:

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

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

            

              
                Copy
              
            
          

כעת, כל פונקציה בקוד שלך שמעבדת את פלט ה-LLM יכולה להיות מוקלדת כך שתצפה לאובייקט SentimentAnalysisResponse. זה יוצר חוזה ברור בתוך היישום שלך, אבל זה לא פותר את כל הבעיה. הפלט של LLM הוא עדיין רק מחרוזת שאתה מקווה שהיא JSON חוקי התואם לממשק שלך. אנחנו צריכים דרך לאמת זאת בזמן ריצה.

יישום מעשי: מדריך שלב אחר שלב עם Zod

סוגים סטטיים מ-TypeScript הם לזמן פיתוח. כדי לגשר על הפער ולהבטיח שהנתונים שאתה מקבל בזמן ריצה תואמים לסוגים שלך, אנחנו צריכים ספריית אימות בזמן ריצה. Zod היא ספריית הצהרות ואימות סכמות הראשונה ב-TypeScript, פופולרית ועוצמתית להפליא, המתאימה באופן מושלם למשימה זו.

בואו נבנה דוגמה מעשית: מערכת שמחלצת נתונים מובנים מדוא"ל בקשת עבודה לא מובנה.

שלב 1: הגדרת הפרויקט

אתחל פרויקט Node.js חדש והתקן את התלות הדרושות:

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

ודא שקובץ tsconfig.json שלך מוגדר כראוי (לדוגמה, הגדרת "module": "NodeNext" ו-"moduleResolution": "NodeNext").

שלב 2: הגדרת חוזה הנתונים עם סכמת Zod

במקום רק להגדיר ממשק TypeScript, נגדיר סכמת Zod. Zod מאפשר לנו להסיק את סוג TypeScript ישירות מהסכימה, ומעניק לנו גם אימות בזמן ריצה וגם סוגים סטטיים ממקור אמת יחיד.

            
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
              
            
          

שלב 3: יצירת לקוח API LLM בטוח סוג

כעת, בואו ניצור פונקציה שלוקחת את טקסט הדוא"ל הגולמי, שולחת אותו ל-LLM ומנסה לנתח ולאמת את התגובה מול סכמת Zod שלנו.

            
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:
    ---\n    ${emailBody}
    ---\n  `;

  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
              
            
          

בפונקציה זו, השורה ApplicantSchema.parse(jsonData) היא הגשר בין עולם זמן הריצה הבלתי צפוי לקוד היישום הבטוח מסוג שלנו. אם הצורה או הסוגים של הנתונים שגויים, Zod תזרוק שגיאה מפורטת, שאותה אנחנו תופסים. אם זה מצליח, אנחנו יכולים להיות בטוחים ב-100% שאובייקט validatedData תואם באופן מושלם לסוג Applicant שלנו. מנקודה זו ואילך, שאר היישום שלנו יכול להשתמש בנתונים אלה בבטיחות סוג מלאה ובביטחון.

אסטרטגיות מתקדמות לחוסן אולטימטיבי

טיפול בכשלים באימות ובניסיונות חוזרים

מה קורה כאשר LLMValidationError נזרק? קריסה פשוט אינה פתרון חזק. הנה כמה אסטרטגיות:

• רישום: רשום תמיד את rawOutput שנכשל באימות. נתונים אלה שלא יסולא בפז לניפוי באגים בהנחיות שלך ולהבנה מדוע ה-LLM אינו מצליח לציית.
• ניסיונות חוזרים אוטומטיים: יישם מנגנון ניסיון חוזר. בבלוק catch, תוכל לבצע קריאה שנייה ל-LLM. הפעם, כלול את הפלט המעוות המקורי ואת הודעות השגיאה של Zod בהנחיה, ובקש מהמודל לתקן את התגובה הקודמת שלו.
• לוגיקת נסיגה: עבור יישומים לא קריטיים, תוכל לחזור למצב ברירת מחדל או לתור סקירה ידנית אם האימות נכשל לאחר מספר ניסיונות חוזרים.

            
// 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
              
            
          

Generics לפונקציות LLM ניתנות לשימוש חוזר ובטוחות מסוג

תמצא את עצמך במהירות כותב לוגיקת חילוץ דומה עבור מבני נתונים שונים. זהו מקרה שימוש מושלם עבור generics של TypeScript. אנחנו יכולים ליצור פונקציה מסדר גבוה יותר שמייצרת מנתח בטוח סוג עבור כל סכמת Zod.

            
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
              
            
          

פונקציה גנרית זו מכילה את הלוגיקה המרכזית של קריאה ל-LLM, ניתוח ואימות, מה שהופך את הקוד שלך למודולרי, ניתן לשימוש חוזר ובטוח יותר מסוג.

מעבר ל-JSON: שימוש בכלי בטוח סוג וקריאה לפונקציות

LLMs מודרניים מתפתחים מעבר ליצירת טקסט פשוטה והופכים למנועי נימוקים שיכולים להשתמש בכלים חיצוניים. תכונות כמו "קריאה לפונקציות" של OpenAI או "שימוש בכלי" של Anthropic מאפשרות לך לתאר את הפונקציות של היישום שלך ל-LLM. לאחר מכן, ה-LLM יכול לבחור "לקרוא" לאחת מהפונקציות הללו על ידי יצירת אובייקט JSON המכיל את שם הפונקציה ואת הארגומנטים להעברה אליה.

TypeScript ו-Zod מתאימות במיוחד לפרדיגמה זו.

הקלדת הגדרות כלי וביצוע

תאר לעצמך שיש לך סט של כלים עבור צ'אטבוט מסחר אלקטרוני:

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

אתה יכול להגדיר כלים אלה באמצעות סכמות Zod עבור הארגומנטים שלהם:

            
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
              
            
          

כאשר ה-LLM מגיב בבקשת קריאה לכלי, תוכל לנתח אותה באמצעות ToolCallSchema. זה מבטיח ש-toolName הוא אחד שאתה תומך בו ושלאובייקט args יש את הצורה הנכונה עבור אותו כלי ספציפי. זה מונע מהיישום שלך לנסות להפעיל פונקציות שאינן קיימות או לקרוא לפונקציות קיימות עם ארגומנטים לא חוקיים.

לוגיקת ביצוע הכלי שלך יכולה אז להשתמש במשפט switch בטוח סוג או במפה כדי לשלוח את הקריאה לפונקציית TypeScript הנכונה, בטוחה שהארגומנטים חוקיים.

הפרספקטיבה הגלובלית ושיטות עבודה מומלצות

בעת בניית יישומים המופעלים על ידי LLM עבור קהל גלובלי, בטיחות סוג מציעה יתרונות נוספים:

• טיפול בלוקליזציה: בעוד ש-LLM יכול ליצור טקסט בשפות רבות, הנתונים המובנים שאתה מחלץ צריכים להישאר עקביים. בטיחות סוג מבטיחה ששדה תאריך הוא תמיד מחרוזת ISO חוקית, מטבע הוא תמיד מספר וקטגוריה מוגדרת מראש היא תמיד אחד מערכי ה-enum המותרים, ללא קשר לשפת המקור.
• אבולוציית API: ספקי LLM מעדכנים לעתים קרובות את המודלים והממשקי API שלהם. מערכת סוגים חזקה מקלה משמעותית על ההתאמה לשינויים אלה. כאשר שדה יוצא משימוש או שמוסף שדה חדש, המהדר של TypeScript יראה לך מיד כל מקום בקוד שלך שצריך לעדכן.
• ביקורת ותאימות: עבור יישומים העוסקים בנתונים רגישים, אילוץ פלטי LLM לסכמה קפדנית ומאושרת הוא חיוני לביקורת. זה מבטיח שהמודל אינו מחזיר מידע בלתי צפוי או שאינו תואם, מה שמקל על הניתוח לאיתור הטיה או פגיעויות אבטחה.

מסקנה: בניית עתיד ה-AI בביטחון

שילוב מודלים שפתיים גדולים ביישומים פותח עולם של אפשרויות, אך הוא גם מציג סוג חדש של אתגרים המושרשים באופי ההסתברותי של המודלים. להסתמך על שפות דינמיות כמו JavaScript רגיל בסביבה זו דומה לניווט בסערה ללא מצפן - זה עשוי לעבוד לזמן מה, אבל אתה נמצא בסיכון מתמיד להגיע למקום בלתי צפוי ומסוכן.

TypeScript, במיוחד כאשר היא משולבת עם ספריית אימות בזמן ריצה כמו Zod, מספקת את המצפן. היא מאפשרת לך להגדיר חוזים ברורים ונוקשים עבור העולם הכאוטי והגמיש של AI. על ידי מינוף ניתוח סטטי, סוגים משוערים ואימות סכמות בזמן ריצה, אתה יכול לבנות יישומים שהם לא רק חזקים יותר אלא גם אמינים, ניתנים לתחזוקה ועמידים משמעותית.

הגשר בין הפלט ההסתברותי של LLM ללוגיקה הדטרמיניסטית של הקוד שלך חייב להיות מבוצר. בטיחות סוג היא הביצור הזה. על ידי אימוץ עקרונות אלה, אתה לא רק כותב קוד טוב יותר; אתה מהנדס אמון וצפיות לתוך הליבה של מערכות ה-AI שלך, ומאפשר לך לחדש במהירות ובביטחון.