Strukturierte Ausgaben von LLMs: Techniken für sichere Datenextraktion

Großformatige Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend in Softwareanwendungen eingesetzt, doch ihre klassische Chat-Oberfläche – mit unstrukturierten Textantworten – ist für Maschinen nicht nutzbar. Um LLMs für Programmierung und Automatisierung nutzbar zu machen, ist die Generierung strukturierter Ausgaben entscheidend. Drei zentrale Ansätze dominieren diesen Bereich: Nutzung von API-Anbietern, Prompting mit Reprompting und konstruierte Dekodierung. Der einfachste Weg ist die Nutzung von API-Provider-Features wie bei OpenAI oder Google Gemini, die strukturierte Ausgaben über Pydantic-Schemata ermöglichen. Diese Lösung ist benutzerfreundlich und erfordert kaum Eigenentwicklung. Allerdings führt sie zu Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern, erhöht die Kostenrisiken und schränkt die Flexibilität bei der Modellwahl – besonders bei Open-Source-Modellen – ein. Ein zweiter Ansatz ist das Prompting mit Reprompting. Hier wird dem Modell über System-Prompts und Beispiele vorgegeben, eine bestimmte Struktur (z. B. JSON) zu befolgen. Anschließend wird die Antwort mit einem Parser überprüft. Gelingt die Analyse nicht, wird erneut nachgefragt. Tools wie Instructor vereinfachen diesen Prozess erheblich, indem sie automatische Wiederholversuche und Pydantic-Integration bieten. Doch die Methode ist kostenträchtig: Jede Neuanfrage verursacht zusätzliche Token-Kosten. Eine Obergrenze an Versuchen ist daher essenziell, um unerwartete Rechnungen zu vermeiden. Der effizienteste und zukunftssichere Ansatz ist konstruierte Dekodierung. Dabei wird das LLM-Modell nicht durch Prompts, sondern durch Algorithmen gesteuert, die sicherstellen, dass nur gültige Tokens generiert werden. Dazu wird das Schema in eine RegEx-Regel umgewandelt, die in einen deterministischen endlichen Automaten (DFA) überführt wird. Während der Token-Generierung wird der aktuelle Zustand im DFA verfolgt. Nur die Tokens, die aus dem aktuellen Zustand gültig sind, werden im Softmax-Schritt berücksichtigt – alle anderen werden auf Null gesetzt. Dadurch ist die Ausgabe garantiert strukturiert, ohne Nachfragen oder Parsing. Libs wie Outlines implementieren diese Technik nahtlos und unterstützen diverse Modelle, inklusive Open-Source-Modelle wie Ollama oder vLLM. Die Vorteile von konstruierter Dekodierung sind klar: keine zusätzlichen Kosten durch Reprompting, hohe Zuverlässigkeit und volle Kontrolle über die Ausgabe. Sie ist besonders für Produktionsumgebungen, Echtzeit-Systeme und skalierbare Anwendungen ideal. Industrieexperten sehen konstruierte Dekodierung als den zukünftigen Standard für maschinenlesbare LLM-Ausgaben. Laut Experten von dottxt und deeplearning.ai ist sie nicht nur kosteneffizienter, sondern auch robuster als Prompting-basierte Ansätze. Tools wie Outlines machen die Technik zugänglich, auch für Entwickler ohne tiefgehende Kenntnisse in formalen Sprachen. Die Integration in bestehende Pipelines ist einfach, und die Dokumentation mit praktischen Beispielen beschleunigt die Einführung. Für Entwickler, die LLMs in Softwareprojekten einsetzen wollen, ist die Kenntnis dieser Methode unverzichtbar – nicht nur aus Kostengründen, sondern auch, um die volle Leistungsfähigkeit von LLMs auszuschöpfen.