Sábado 31 de octubre de 2026 ·
Tratar la salida de un LLM como algo que puede romperse: tres reglas de defensa en el código
Útil para
El autor plantea un caso: convertir el correo de un cliente en un JSON con IDs de tipo de petición generado por un LLM. Propone tres defensas en el código que recibe la salida. La primera es extraer el JSON probando el texto completo, el contenido de un bloque de código y el tramo entre el primer y el último corchete. La segunda es obtener los IDs a partir del nombre en una tabla, no del modelo. La tercera es distinguir entre un fallo de análisis y una lista vacía. Las funciones están escritas en Python estándar y sirven con LangChain o llamadas directas a la API.
Qué significa
Quien integra modelos de lenguaje en sus sistemas no puede fiarse del formato de su salida. Separar un error de formato de un resultado vacío evita que una falla técnica pase desapercibida como si no hubiera datos.
Fuentes originales
Resumen de Hoy en IA. Pulsa una fuente para leer la noticia completa en su idioma original.
- 生成AIタグが付けられた新着記事 - QiitaLeer la noticia completa en 生成AIタグが付けられた新着記事 - Qiita
También ese día
Todas las noticias de IA del sábado 31 de octubre de 2026 ->