.jpg)
En el desenvolupament modern d’aplicacions, la integració de models de llenguatge de gran escala (LLMs) exigeix que aquests retornin dades estructurades, no simplement text lliure. Per aconseguir-ho, existeixen diverses estratègies que permeten modelar la sortida d’un LLM segons les necessitats del projecte. A continuació, es presenten cinc enfocaments pràctics, cadascun amb els seus avantatges i contextos ideals, que apliquem habitualment a Q2BSTUDIO en construir aplicacions a mida amb intel·ligència artificial.
El primer mètode consisteix a definir esquemes tipats mitjançant llibreries com Zod. Aquesta tècnica és ideal quan es requereix un contracte estricte que validi tipus, propietats i relacions entre camps. En utilitzar-lo, el LLM genera dades que s’ajusten exactament a l’estructura definida, reduint errors en temps d’execució. És especialment útil en projectes de programari a mida on la consistència de les dades és crítica, com sistemes de gestió o plataformes d’anàlisi.
Un segon enfocament és emprar JSON Schema directament, cosa que resulta molt convenient quan ja es disposa de definicions generades per altres eines de l’ecosistema. Aquesta opció evita haver de reescriure els esquemes en un format diferent, estalviant temps i mantenint la compatibilitat amb sistemes heretats. A Q2BSTUDIO ho integrem amb els nostres serveis cloud AWS i Azure, garantint que les dades flueixin sense fricció entre components.
Per a casos més simples, com l’extracció d’una sola dada en un format específic (una data, un identificador), n’hi ha prou amb definir un patró d’expressió regular. Aquesta aproximació és ràpida, lleugera i no requereix estructures complexes. És molt efectiva en processos de automatització i en la construcció de agents IA que necessiten respostes precises i concises.
Quan la validació depèn de regles de negoci que no es poden expressar fàcilment amb un tipus, es pot recórrer a una funció de validació personalitzada. Aquesta funció rep la sortida del model i decideix si compleix les condicions lògiques (per exemple, “si el camp A és X, llavors B ha de ser Y”). Aquest mètode ofereix màxima flexibilitat i s’empra en solucions avançades de ia per a empreses on les regles són dinàmiques.
Finalment, per a entorns que treballen amb dades jeràrquiques en XML, com sistemes comptables o de facturació, la millor alternativa és utilitzar plantilles XML amb placeholders tipats. El model omple els valors dins l’estructura predefinida, mantenint el marcatge intacte. Aquesta tècnica resulta indispensable en integracions amb plataformes de intel·ligència de negoci o power bi, on els informes i dashboards requereixen formats específics. A Q2BSTUDIO incorporem aquests mecanismes amb un enfocament en ciberseguretat, assegurant que les dades sensibles es processin correctament.
Triar l’opció adequada depèn del context: per a aplicacions crítiques es recomanen esquemes estrictes; per a prototips ràpids, patrons simples. La nostra experiència en desenvolupament de aplicacions a mida ens porta a combinar aquestes tècniques, optimitzant així els fluxos de treball amb LLMs i garantint resultats fiables.
