Интеграция LLM со структурированным выводом упрощает разработку бэкенда, избавляя от необходимости парсить JSON вручную. Однако структурная корректность не гарантирует точность данных. Разработчики часто совершают ошибку, доверяя результату модели сразу после десериализации, игнорируя возможные логические несоответствия в извлеченной информации.
Автор предлагает относиться к выводу LLM как к недоверенным данным, аналогично внешнему API. Проверка должна проходить в несколько этапов: валидация схемы, доменная проверка и подтверждение доказательствами. Например, арифметические операции, такие как сложение суммы и налога, должны выполняться детерминированным кодом, а не моделью, чтобы избежать ошибок в расчетах.
Для критически важных задач важна прослеживаемость данных. Запрос доказательств в виде цитат или диапазонов символов из исходного документа позволяет бэкенду проверить обоснованность ответа. Использование второй LLM для верификации первой может быть затратным и не гарантирует точность, а показатели уверенности модели без калибровки не являются статистически достоверными.
В продакшене результат LLM следует рассматривать как «кандидата», который становится «принятым» только после прохождения всех проверок. Мониторинг метрик, таких как соответствие схеме, доменная валидация и проверка доказательств, дает более полное представление о работе системы, чем отслеживание ошибок HTTP. Наличие набора тестовых примеров необходимо для оценки изменений в промптах или моделях.
