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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 4 件
LLMの構造化出力を安定させる — パース失敗をなくす四重の防御
JSONをくれと頼んだのにマークダウンのフェンスに包まれて来たり、後ろに説明文が付いたり、トークン上限で切れて来たりする問題を、階層ごとに解決する方法をまとめました。まず失敗の類型を分類し、プロンプトの指示から関数呼び出しスキーマ、制約デコーディングまで防御を重ねて積みますが、制約デコーディングが文法的な妥当性だけを保証し意味的な正確性は保証しないという区別を明確にします。フィールド名と順序が精度を変える理由、エラーメッセージを返してや
2026-07-26 · 21 分で読めます #llm#structured-output#json-schema#constrained-decoding#validationAdvanced Prompt Engineering 完全ガイド 2025: CoT, ToT, Self-Consistency, メタプロンプティング
Prompt Engineering深掘り！Chain-of-Thought(CoT)、Tree-of-Thought(ToT)、Self-Consistency、ReAct、メタプロンプティング、Structured Output(JSON Mode)、System Prompt設計、Few-shot最適化、Prompt Chaining、評価(auto-eval)、プロダクションプロンプト管理。
2026-04-14 · 26 分で読めます #prompt-engineering#chain-of-thought#tree-of-thought#few-shot#system-promptLLM構造化出力とConstrained Decoding実践ガイド：JSON Schemaから本番アプリケーションまで
LLM 構造化出力の重要な原理である Constrained Decoding から JSON Schema ベースの出力制御、Outlines・XGrammar・llguidance エンジン比較、Function Calling 統合、および本番環境適用戦略まで取り扱う実践ガイド。
2026-03-07 · 30 分で読めます #llm#structured-output#constrained-decoding#json-schema#function-callingLLM Structured Output 実践ガイド — JSON Mode、Tool Use、Pydanticスキーマ検証
OpenAI、Anthropic、GoogleのStructured Output方式を比較し、Pydanticスキーマ検証からプロダクションパイプライン構築まで実践コードで解説します。
2026-03-03 · 34 分で読めます #llm#structured-output#json-mode#openai#anthropic