Loading feed…
Towards Data Science0 Hot0 comments9 min read
How to Implement Structured Output with Local LLMs
AI summary
Hướng dẫn thực hành triển khai đầu ra có cấu trúc (structured output) cho các mô hình ngôn ngữ địa phương (LLMs) bằng Ollama, Gemma 4 và Pydantic. Bài viết minh họa qua trường hợp lập lịch nhà thông minh, bao gồm định nghĩa schema bằng Pydantic, truyền schema tới Ollama qua format=schema.model_json_schema(), và phân tích phản hồi thành đối tượng Python đã xác thực. Điểm quan trọng là đầu ra có cấu trúc đảm bảo hình dạng (shape) nhưng không đảm bảo tính chính xác; khi Gemma 4 trả về kết quả sai, giải pháp là phân tách tác vụ thành các bước nhỏ hơn.
Why read it: Là lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất và chính xác của ứng dụng AI trong thực tế (chứ không chỉ là lý thuyết), bài hướng dẫn này sẽ giúp bạn học cách sử dụng Pydantic và Ollama để bắt buộc mô hình LLMs trả về dữ liệu theo định dạng chính xác, từ đó tránh sai sót về cấu trúc và nội dung trong các ứng dụng như quản lý nhà thông minh.
What do you remember?
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
up to +17 points
3 questions · under a minute · optional
Source: https://towardsdatascience.com/structured-output-with-local-llms. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
