LLM ಮತ್ತು NLP ಯೊಂದಿಗೆ ದೃಢವಾದ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ. ರನ್‌ಟೈಮ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯಿರಿ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್‌ಗೆ ಅಂತಿಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ (LLM) ಯುಗ ನಮ್ಮ ಮೇಲಿದೆ. OpenAI, Google, Anthropic ನಂತಹ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ API ಗಳು ಮತ್ತು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಸಿರುಬಿಗಿ ಹಿಡಿಯುವ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಂಕೀರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಾಧನಗಳವರೆಗೆ, LLM ಗಳು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಹೊಸ ಗಡಿರೇಖೆಯು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಮಹತ್ವದ ಸವಾಲನ್ನು ತರುತ್ತದೆ: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್‌ನ ನಿರ್ಧಾರಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ LLM ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ, ಸಂಭವನೀಯ ಸ್ವಭಾವವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
ನೀವು ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು LLM ಅನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ನೀವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತೀರಿ, ಕಠಿಣ ತರ್ಕದೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಲ. JSON ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ನೀವು ಅದನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದರೂ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಯಾವುದೇ ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಇಲ್ಲ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ರನ್‌ಟೈಮ್ ದೋಷಗಳು, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ದುಃಸ್ವಪ್ನಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಸೂಪರ್‌ಸೆಟ್, ಕೇವಲ ಸಹಾಯಕ ಸಾಧನವಾಗಿ ಉಳಿಯದೆ, ಉತ್ಪಾದನಾ-ಮಟ್ಟದ AI-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಅಂಶವಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮ್ಮ LLM ಮತ್ತು NLP ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಏಕೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. AI ಯ ಅಂತರ್ಗತ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತತೆಯ ಮುಖಾಂತರ ದೃಢವಾದ, ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನಾವು ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
LLM ಗಳಿಗೆ ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಏಕೆ? ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಆದೇಶ
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ API ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ — OpenAPI ವಿವರಣೆ ಅಥವಾ GraphQL ಸ್ಕೀಮಾ — ಇದು ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಡೇಟಾದ ನಿಖರವಾದ ಆಕಾರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. LLM API ಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ನಿಮ್ಮ "ಒಪ್ಪಂದ" ನೀವು ಕಳುಹಿಸುವ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಆಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಅದರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಈ ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
LLM ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವಭಾವ
ಪಠ್ಯದ ಬ್ಲಾಕ್‌ನಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು JSON ವಸ್ತುವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ನೀವು LLM ಅನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ನೀವು ಹೀಗೆ ಏನನ್ನಾದರೂ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೀರಿ:
{ "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com", "userId": 12345 }
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾದರಿಯ ಭ್ರಮೆಗಳು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ ತಪ್ಪಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಅಥವಾ ಅದರ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದಾಗಿ, ನೀವು ಹೀಗೆ ಏನನ್ನಾದರೂ ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು:
- ಕಾಣೆಯಾದ ಕ್ಷೇತ್ರ:
{ "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com" } - ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಕಾರದ ಕ್ಷೇತ್ರ:
{ "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com", "userId": "12345-A" } - ಹೆಚ್ಚುವರಿ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು:
{ "name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com", "userId": 12345, "notes": "User seems friendly." } - ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದೋಷಪೂರಿತ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್, ಅದು ಮಾನ್ಯವಾದ JSON ಅಲ್ಲ.
ವನಿಲಾ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ response.userId.toString() ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುವ TypeError: Cannot read properties of undefined ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
LLM ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ದೃಢವಾದ ಟೈಪ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ:
- ಕಂಪೈಲ್-ಟೈಮ್ ದೋಷ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ತಲುಪುವ ಮೊದಲೇ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಟೈಪ್-ಸಂಬಂಧಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಮೂಲವು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಈ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಬುದ್ಧಿವಂತ ಕೋಡ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ (IntelliSense): ನೀವು LLM ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಆಕಾರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ IDE ನಿಖರವಾದ ಸ್ವಯಂಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಟೈಪೋಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸ್ವಯಂ-ದಾಖಲಿಸುವ ಕೋಡ್: ಟೈಪ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ, ಯಂತ್ರ-ಓದಬಲ್ಲ ದಾಖಲಾತಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
function processUserData(data: UserProfile): Promise<void>ನಂತಹ ಫಂಕ್ಷನ್ ಸಹಿಯನ್ನು ನೋಡುವ ಡೆವಲಪರ್ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ. - ಸುರಕ್ಷಿತ ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ, ನೀವು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ LLM ನಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಕಂಪೈಲರ್ ನಿಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಹೊಸ ರಚನೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ನವೀಕರಿಸಬೇಕಾದ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹಿಂಜರಿಕೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು: LLM ಒಳಹರಿವು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದು
ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಪ್ರಯಾಣವು LLM ಗೆ ನೀವು ಕಳುಹಿಸುವ ಡೇಟಾ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್) ಮತ್ತು ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಡೇಟಾ (ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ) ಎರಡಕ್ಕೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದು
ಸರಳ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಆಗಿರಬಹುದಾದರೂ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂವಹನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಾಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಸಂದೇಶಗಳ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನೀವು ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು:
interface ChatMessage {
role: 'system' | 'user' | 'assistant';
content: string;
}
interface ChatPrompt {
model: string;
messages: ChatMessage[];
temperature?: number;
max_tokens?: number;
}
ಈ ವಿಧಾನವು ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನ್ಯವಾದ ಪಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರಚನೆಯು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. role ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ 'system' | 'user' | 'assistant' ನಂತಹ ಯೂನಿಯನ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ 'systen' ನಂತಹ ಸರಳ ಟೈಪೋಗಳು ರನ್‌ಟೈಮ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
LLM ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದು: ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲು
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನದು ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲ ಹಂತವೆಂದರೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು LLM ಅನ್ನು ಮನವೊಲಿಸುವುದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ JSON ಗಾಗಿ ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ. ಇಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಈ ರೀತಿಯ ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳಿಸಬಹುದು:
"ಕೆಳಗಿನ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾವನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ JSON ವಸ್ತುವಿನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿ: { \"sentiment\": \"Positive\", \"keywords\": [\"word1\", \"word2\"] }. ಭಾವನೆಗಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು 'Positive', 'Negative', ಅಥವಾ 'Neutral'."
ಈ ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಈಗ ಈ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಅನುಗುಣವಾದ ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು:
type Sentiment = 'Positive' | 'Negative' | 'Neutral';
interface SentimentAnalysisResponse {
sentiment: Sentiment;
keywords: string[];
}
ಈಗ, LLM ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು SentimentAnalysisResponse ವಸ್ತುವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಟೈಪ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. LLM ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಇನ್ನೂ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮಾನ್ಯವಾದ JSON ಆಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ನಂಬುತ್ತೀರಿ. ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಮಗೆ ಒಂದು ಮಾರ್ಗ ಬೇಕು.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನ: Zod ನೊಂದಿಗೆ ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಿಂದ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಮಯಕ್ಕಾಗಿ. ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ನಮಗೆ ರನ್‌ಟೈಮ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. Zod ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್-ಮೊದಲ ಸ್ಕೀಮಾ ಘೋಷಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಆಗಿದೆ.
ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸೋಣ: ಒಂದು ಅಸಂರಚಿತ ಉದ್ಯೋಗ ಅರ್ಜಿಯ ಇಮೇಲ್‌ನಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ.
ಹಂತ 1: ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು
ಹೊಸ Node.js ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ:
npm init -y
npm install typescript ts-node zod openai
npx tsc --init
ನಿಮ್ಮ tsconfig.json ಅನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "module": "NodeNext" ಮತ್ತು "moduleResolution": "NodeNext" ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು).
ಹಂತ 2: Zod ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು
ಕೇವಲ ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಬದಲು, ನಾವು Zod ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. Zod ಸ್ಕೀಮಾದಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ನಮಗೆ ರನ್‌ಟೈಮ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಮೂಲದಿಂದ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
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)!
ಹಂತ 3: ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ LLM API ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಈಗ, ಕಚ್ಚಾ ಇಮೇಲ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ, ಅದನ್ನು LLM ಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ Zod ಸ್ಕೀಮಾದ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸೋಣ.
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
}
}
}
ಈ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ, ApplicantSchema.parse(jsonData) ಎಂಬ ಸಾಲು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಜಗತ್ತು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್ ನಡುವಿನ ಸೇತುವೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾದ ಆಕಾರ ಅಥವಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ, Zod ವಿವರವಾದ ದೋಷವನ್ನು ಎಸೆಯುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ನಾವು ಹಿಡಿಯುತ್ತೇವೆ. ಅದು ಯಶಸ್ವಿಯಾದರೆ, validatedData ವಸ್ತುವು ನಮ್ಮ Applicant ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು 100% ಖಚಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ಹಂತದಿಂದ, ನಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಉಳಿದ ಭಾಗವು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಬಳಸಬಹುದು.
ಅಂತಿಮ ದೃಢತೆಗಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು
ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
LLMValidationError ಅನ್ನು ಎಸೆದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ಸರಳವಾಗಿ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುವುದು ದೃಢವಾದ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು:
- ಲಾಗ್ ಮಾಡುವುದು: ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ವಿಫಲವಾದ
rawOutputಅನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು LLM ಏಕೆ ಅನುಸರಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಡೇಟಾ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ. - ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳು: ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.
catchಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು LLM ಗೆ ಎರಡನೇ ಕರೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಬಾರಿ, ಮೂಲ ದೋಷಪೂರಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು Zod ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿ, ಹಿಂದಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳಿ. - ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಲಾಜಿಕ್: ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಕೆಲವು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳ ನಂತರ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ವಿಫಲವಾದರೆ ನೀವು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅಥವಾ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಮರ್ಶೆ ಕ್ಯೂಗೆ ಮರಳಬಹುದು.
// 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: ${lastError?.message}`);
}
ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ LLM ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಜೆನೆರಿಕ್ಸ್
ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ತರ್ಕವನ್ನು ಬರೆಯುವುದನ್ನು ನೀವು ಶೀಘ್ರವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಇದು ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಜೆನೆರಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ Zod ಸ್ಕೀಮಾಗಾಗಿ ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ ಪಾರ್ಸರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಉನ್ನತ-ಕ್ರಮದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಾವು ರಚಿಸಬಹುದು.
async function createStructuredOutput<T extends z.ZodType>(
content: string,
schema: T,
promptInstructions: string
): Promise<z.infer<T>> {
const prompt = `${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'
ಈ ಜೆನೆರಿಕ್ ಕಾರ್ಯವು LLM, ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕರೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಮುಖ ತರ್ಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡ್ಯುಲರ್, ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
JSON ಗಿಂತ ಆಚೆ: ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಕರೆ
ಆಧುನಿಕ LLM ಗಳು ಸರಳ ಪಠ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯಿಂದ ಬಾಹ್ಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ತಾರ್ಕಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ. OpenAI ನ "ಫಂಕ್ಷನ್ ಕಾಲಿಂಗ್" ಅಥವಾ Anthropic ನ "ಟೂಲ್ ಯೂಸ್" ನಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು LLM ಗೆ ವಿವರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. LLM ನಂತರ ಕಾರ್ಯದ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸಬೇಕಾದ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ JSON ವಸ್ತುವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು "ಕರೆ ಮಾಡಲು" ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮತ್ತು Zod ಈ ಮಾದರಿಗೆ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಟೂಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದು
ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಾಗಿ ನೀವು ಒಂದು ಸೆಟ್ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ:
checkInventory(productId: string)getOrderStatus(orderId: string)
ನೀವು ಅವುಗಳ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ Zod ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು:
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>;
LLM ಒಂದು ಟೂಲ್ ಕಾಲ್ ವಿನಂತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಅದನ್ನು ToolCallSchema ಬಳಸಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು toolName ನೀವು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು args ವಸ್ತುವು ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟೂಲ್‌ಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಆಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದನ್ನು ಅಥವಾ ಅಮಾನ್ಯ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕರೆಯುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಟೂಲ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ತರ್ಕವು ನಂತರ ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ವಿಚ್ ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಮ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕರೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸಬಹುದು, ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ ಎಂದು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ.
ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ LLM-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಸ್ಥಳೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: LLM ಅನೇಕ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದರೂ, ನೀವು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬೇಕು. ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ದಿನಾಂಕ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನ್ಯವಾದ ISO ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ, ಕರೆನ್ಸಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗವು ಮೂಲ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಎನಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- API ವಿಕಸನ: LLM ಪೂರೈಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು API ಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಬಲವಾದ ಟೈಪ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇರುವುದರಿಂದ ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಅಳಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಹೊಸದನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕಂಪೈಲರ್ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಥಳವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಆಡಿಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, LLM ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುವುದು ಆಡಿಟಿಂಗ್‌ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಥವಾ ಅನುಸರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ಭದ್ರತಾ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ AI ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ಸ್ವಭಾವದಲ್ಲಿ ಬೇರೂರಿರುವ ಹೊಸ ವರ್ಗದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸರಳ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಂತಹ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ದಿಕ್ಸೂಚಿ ಇಲ್ಲದೆ ಚಂಡಮಾರುತವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವಂತಿದೆ — ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವ ನಿರಂತರ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುತ್ತೀರಿ.
ಟೈಪ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ವಿಶೇಷವಾಗಿ Zod ನಂತಹ ರನ್‌ಟೈಮ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿದಾಗ, ದಿಕ್ಸೂಚಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು AI ಯ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿರುವ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಊಹಿಸಲಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ರನ್‌ಟೈಮ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.
LLM ನ ಸಂಭವನೀಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ನಿರ್ಧಾರಿತ ತರ್ಕದ ನಡುವಿನ ಸೇತುವೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಬೇಕು. ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಆ ಬಲವರ್ಧನೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಉತ್ತಮ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದಲ್ಲ; ನೀವು ನಿಮ್ಮ AI-ಚಾಲಿತ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ಊಹಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಇದು ವೇಗ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನವೀನತೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.