Giải mã ràng buộc là một kỹ thuật suy luận lọc phân phối xác suất trong thời gian thực để LLM chỉ tạo mã thông báo khớp với một định dạng cụ thể, chẳng hạn như JSON hoặc biểu thức chính quy.
Giải mã ràng buộc là phương pháp thu hẹp mã thông báo có thể chọn tiếp theo trong thời gian thực theo các ràng buộc như ngữ pháp, lược đồ và biểu thức chính quy trong quá trình tạo mã thông báo LLM. Việc triển khai tiêu biểu bao gồm Đề cương, Hướng dẫn và ngữ pháp GBNF trong llama.cpp và bằng cách xác định trước lược đồ JSON và ngữ pháp BNF, cấu trúc đầu ra có thể được đảm bảo 100%. Không giống như tinh chỉnh, nó không yêu cầu học thêm nên cũng tiết kiệm chi phí.
Có ba cạm bẫy chính trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026. ① Nếu các ràng buộc quá nghiêm ngặt, có trường hợp tốc độ suy luận giảm từ 30 đến 80% (khi sử dụng lược đồ JSON phức tạp). ② Nhiều API đám mây không hỗ trợ đầy đủ các ràng buộc ở cấp độ GBNF và Đầu ra có cấu trúc OpenAI và chế độ JSON Gemini vẫn ở mức "nỗ lực tốt nhất". ③ Nếu số lượng mã thông báo hợp lệ đáp ứng các ràng buộc trở thành 0, thì sẽ xảy ra sự cố "bế tắc" khi quá trình tạo bị treo.
Giá thị trường về cách chọn tại chỗ: Nếu bạn sử dụng LLM cục bộ (llama.cpp), bạn có thể sử dụng miễn phí toàn bộ ràng buộc, nhưng khi sử dụng API đám mây, chế độ JSON là đủ trong 80% trường hợp. Đối với nền tảng AI agent PICKS, chúng tôi đã áp dụng Kết quả đầu ra có cấu trúc để trích xuất thông tin công cụ có cấu trúc và cách tiếp cận hai giai đoạn là tối ưu, chỉ có các cấu trúc lồng nhau phức tạp mới quay trở lại GBNF.