TL;DR: LLMs geram respostas inconsistentes, dificultando a integração em sistemas que exigem previsibilidade. Saídas estruturadas, como JSON, definem um formato fixo para as respostas, garantindo consistência e facilitando o processamento e validação, sendo o framework PydanticAI uma ferramenta útil para implementar essa abordagem usando modelos Pydantic.

Takeaways:

• A variabilidade inerente às respostas dos LLMs é um desafio para a integração com sistemas automatizados que precisam de dados em formatos específicos.
• Saídas estruturadas (geralmente em JSON) resolvem a inconsistência ao definir um esquema pré-definido para as respostas do LLM, facilitando a interpretação e validação por programas.
• PydanticAI é um framework open source e model-neutral que simplifica a criação de saídas estruturadas de LLMs utilizando modelos Pydantic para definir e validar o formato da resposta.
• Utilizar saídas estruturadas aumenta a confiabilidade, simplifica a integração, acelera o desenvolvimento (menos código de parsing) e permite a validação automática dos dados recebidos.
• A abordagem de saídas estruturadas pode ser usada para transformar dados não estruturados (como feedback de clientes) em formatos padronizados para análise e inclui estratégias para lidar com respostas inválidas do LLM.

Como usar saídas estruturadas para garantir respostas consistentes de LLMs com PydanticAI

Introdução

Em aplicações que utilizam modelos de linguagem extenso (LLMs), é frequente observar variações nas respostas geradas em função da aleatoriedade inerente ao processamento. Essa característica, embora seja parte da flexibilidade dos LLMs, torna desafiador obter saídas com formato previsível para a integração em sistemas que exigem consistência. Dessa forma, torna-se essencial adotar métodos que garantam respostas padronizadas e facilmente processáveis.

Uma das estratégias eficazes para solucionar esse problema é a utilização de saídas estruturadas, que definem o formato de resposta de forma precisa, normalmente utilizando o padrão JSON. Essa abordagem facilita a integração direta em programas de computador, que podem interpretar os dados sem a necessidade de tratamentos complexos ou adaptações variadas. Assim, o uso de formatos estruturados contribui para a robustez das aplicações que dependem dos resultados dos LLMs.

Além da padronização, as saídas estruturadas permitem a validação dos dados recebidos, minimizando erros decorrentes de respostas inesperadas. Essa técnica é essencial para cenários onde pequenas variações podem comprometer o fluxo do sistema, garantindo que cada campo da resposta seja interpretado corretamente. No decorrer deste artigo, exploraremos os conceitos, benefícios e exemplos práticos relacionados a essa abordagem, com ênfase na utilização do framework PydanticAI.

O problema da inconsistência nas respostas de LLMs

As respostas dos LLMs apresentam variações mesmo quando configurações técnicas, como a definição da “temperatura”, são aplicadas para reduzir a aleatoriedade. Essa variabilidade é inerente ao funcionamento desses modelos, refletindo a natureza probabilística do seu processamento de linguagem. Ainda que ajustes diminuam a imprevisibilidade, pequenas variações podem ocorrer e comprometer a integração com sistemas automatizados.

Em ambientes de desenvolvimento, programas de computador necessitam de respostas em formatos específicos para poder realizar o processamento adequado dos dados. A falta de consistência nas respostas pode resultar em erros na interpretação dos resultados, afetando tanto o desempenho quanto a confiabilidade dos sistemas. Portanto, a inconsistência nas respostas torna-se um desafio técnico relevante a ser superado em soluções que dependem da precisão dos dados.

A solução para esse problema reside na utilização de saídas estruturadas que definem campos e formatos precisos para as respostas dos LLMs. Ao adotar esse formato, é possível eliminar as incertezas da aleatoriedade, garantindo que os dados retornados estejam organizados de acordo com parâmetros pré-definidos. Assim, as respostas estruturadas asseguram que os programas possam operar sobre dados consistentes, abordando diretamente o problema da variabilidade inerente dos LLMs.

Benefícios de usar saídas estruturadas

A adoção de saídas estruturadas promove uma melhoria significativa na confiabilidade das respostas dos LLMs, pois obriga a utilização de um formato de saída previsível. Essa padronização facilita a integração dos dados diretamente em sistemas computacionais, eliminando a necessidade de criar códigos complexos para extrair informações relevantes de respostas não estruturadas. Dessa maneira, o desenvolvimento de aplicações se torna mais ágil e seguro.

Com um formato de resposta definido, programas e módulos podem utilizar os dados gerados sem precisar implementar tratamentos extensivos de parsing ou verificação. Essa facilidade não só diminui a carga de trabalho durante o desenvolvimento, como também reduz os riscos de inconsistências que possam afetar o desempenho das aplicações. Da mesma forma, o processo de teste se torna menos oneroso, pois a estrutura padronizada permite a realização de validações automáticas.

Outro benefício importante é a aceleração do desenvolvimento, uma vez que menos código é necessário para interpretar as respostas dos LLMs. A padronização dos dados possibilita a criação de interfaces e integrações já preparadas para lidar com o formato preestabelecido, promovendo uma economia de tempo e esforço. Assim, os desenvolvedores podem concentrar seus esforços em outras áreas do projeto, enquanto a consistência das saídas garante a confiabilidade da informação.

O que é uma saída estruturada

Uma saída estruturada consiste em uma resposta formatada de acordo com um padrão previamente definido, comumente utilizando o formato JSON. Nesse padrão, os campos e tipos de dados são explicitamente especificados, possibilitando uma interpretação correta e imediata pelos sistemas de destino. Esse formato padronizado facilita a integração e reduz a margem de erro na manipulação dos dados.

Ao adotar uma saída estruturada, é possível converter os dados retornados em estruturas de dados nativas de linguagens de programação, como arrays ou dicionários em Python. Essa vantagem permite que o desenvolvimento utilize diretamente os resultados sem a necessidade de transformações adicionais. Dessa forma, o tratamento dos dados torna-se mais eficiente, agilizando processos que dependem da resposta do LLM.

Além disso, a definição clara dos campos e dos tipos de dados possibilita a utilização de mecanismos de validação, garantindo que os dados estejam corretos antes de serem processados. Essa abordagem é especialmente útil em aplicações que dependem de processamento automático, como a transformação de dados para dataframes ou integrações com outras bibliotecas. Assim, a saída estruturada contribui tanto para a qualidade quanto para a robustez dos sistemas desenvolvidos.

Introdução ao PydanticAI

PydanticAI é um framework open source desenvolvido para a construção de agentes de inteligência artificial que utilizam LLMs, oferecendo uma interface intuitiva para a definição de saídas estruturadas. Com sua abordagem prática, o framework facilita a implementação de respostas consistentes por meio da utilização de modelos Pydantic para definir a estrutura dos dados. Essa facilidade torna o PydanticAI uma ferramenta de escolha para desenvolvedores que buscam previsibilidade nas respostas.

Um dos principais pontos desse framework é a sua capacidade de ser model-neutral, ou seja, permite a utilização com diversos LLMs sem imposição de modelo específico. Essa flexibilidade garante que a ferramenta possa ser integrada a diferentes soluções, ampliando suas aplicações em variados contextos. Dessa forma, o PydanticAI se adapta às necessidades dos projetos, contribuindo para a padronização das respostas independentemente do modelo utilizado.

Com licença MIT, o PydanticAI utiliza os princípios do Pydantic para definir as saídas, assegurando que os dados retornados estejam de acordo com a estrutura especificada. Esse processo de validação minimiza erros e garante a confiabilidade das informações extraídas dos LLMs. Assim, o framework se destaca pela robustez e facilidade de uso, proporcionando uma base sólida para a integração de respostas estruturadas em sistemas complexos.

Exemplo simples de saída estruturada com PydanticAI

Um exemplo prático do uso do PydanticAI consiste na definição de uma classe Pydantic denominada CityLocation, que possui campos como “city” e “country”. Essa classe serve como modelo para a estrutura da saída, de forma que o agente retorne os dados organizados conforme as especificações definidas. Dessa maneira, o código passa a contar com uma estrutura clara e validada para os resultados obtidos.

Ao utilizar a classe CityLocation como result_type do agente PydanticAI, garante-se que qualquer resposta gerada siga o formato pré-determinado. Essa abordagem elimina a necessidade de tratamentos adicionais e assegura que os dados possam ser usados diretamente em outras partes do sistema. Assim, a integração entre o agente e o programa que processa os resultados se torna mais simples e consistente.

Esse exemplo prático ilustra como a combinação entre a definição de modelos Pydantic e o uso do PydanticAI pode transformar a forma como os LLMs geram respostas. Ao estabelecer uma estrutura fixa para as saídas, os desenvolvedores podem confiar na consistência e precisão dos dados retornados. Dessa forma, o método se mostra uma solução valiosa para projetos que exigem altos níveis de confiabilidade na manipulação de informações automatizadas.

Lidando com respostas inválidas

Em cenários reais, nem sempre o LLM consegue produzir uma resposta que esteja em conformidade com o formato esperado. Essa situação pode ocorrer por diversos motivos, como falhas na interpretação do prompt ou inconsistências internas do modelo. Quando isso acontece, é fundamental que o sistema seja capaz de identificar e tratar respostas inválidas para evitar erros na aplicação.

Uma estratégia adotada para lidar com respostas inadequadas envolve a inclusão de campos adicionais na saída, como “valid” e “error”. Esses campos indicam, respectivamente, se a resposta está correta e, em caso negativo, fornecem uma mensagem de erro que explica o problema. Ao instruir o LLM a preencher esses campos, torna-se possível detectar automaticamente se a resposta precisa ser reavaliada ou descartada.

Dessa forma, o processo de validação se torna parte integrante da rotina de processamento dos dados, permitindo que o sistema responda dinamicamente a falhas na formatação. Essa abordagem é essencial para garantir a robustez do sistema, prevenindo que respostas não conformes se propaguem e causem erros posteriores. Assim, o uso de indicadores de validade reforça a confiabilidade da integração dos LLMs em ambientes críticos.

Transformando feedback não estruturado em formato estruturado para dataframe

Em diversos casos, dados oriundos de feedbacks não estruturados, como opiniões e avaliações de clientes, necessitam ser convertidos em um formato que permita análises precisas. Utilizando o PydanticAI, é possível transformar esses textos em um JSON estruturado, facilitando a análise e a integração com ferramentas como o Pandas. Essa transformação melhora a eficiência na interpretação dos dados e na extração de insights.

A implementação desse processo envolve a definição de modelos Pydantic específicos para o feedback, permitindo organizar as informações de forma consistente. Por exemplo, pode-se utilizar enums para categorizar sentimentos, como “positivo”, “negativo” ou “neutro”, assegurando uma classificação padronizada. Esse tipo de estruturação possibilita que os dados sejam diretamente convertidos em dataframes para análises estatísticas e visualizações.

O resultado é uma base de dados organizada, na qual cada entrada segue um padrão preestabelecido, facilitando a extração de informações relevantes. Dessa maneira, o feedback dos clientes é transformado de um texto livre em uma estrutura pronta para ser analisada e integrada a aplicações de inteligência de dados. Assim, o uso de saídas estruturadas se mostra uma ferramenta poderosa para transformar informações não estruturadas em dados valiosos e acionáveis.

Conclusão

Concluímos que a utilização de saídas estruturadas é uma estratégia eficaz para garantir consistência nas respostas dos LLMs, minimizando os desafios impostos pela aleatoriedade inerente a esses modelos. A padronização dos dados por meio de formatos como JSON permite que os sistemas processem as informações com segurança e confiabilidade. Esse método é fundamental para o desenvolvimento de aplicações robustas que dependem de respostas previsíveis.

Os tópicos abordados neste artigo evidenciam a importância de se estruturar as respostas, explorando desde os problemas da inconsistência até a implementação prática com PydanticAI. Ao definir modelos claros e utilizar mecanismos de validação, os desenvolvedores podem integrar os resultados dos LLMs de forma mais eficiente e segura. Essa abordagem não só melhora a confiabilidade dos sistemas como também acelera o desenvolvimento ao reduzir a complexidade do código.

Por fim, a possibilidade de transformar feedbacks e dados não estruturados em formatos compatíveis com análises, como a conversão para dataframes, amplia as oportunidades de aplicação das saídas estruturadas. A validação de erros e o controle dos formatos de resposta são desafios que, quando superados, elevam a robustez e a aplicabilidade dos sistemas de inteligência artificial. Assim, as saídas estruturadas abrem portas para a criação de soluções mais conectadas e confiáveis no universo dos LLMs.

Referências

*Fonte: ADASCI. “A Practioner’s Guide to PydanticAI Agents”. Disponível em: https://adasci.org/a-practioners-guide-to-pydanticai-agents/.

*Fonte: OpenAI. “Introduction to Structured Outputs | OpenAI Cookbook”. Disponível em: https://cookbook.openai.com/examples/structured_outputs_intro.

*Fonte: AIMind. “Mastering PydanticAI: A Comprehensive 2025 Guide to Building Smart and Connected AI Applications”. Disponível em: https://pub.aimind.so/mastering-pydanticai-a-comprehensive-2025-guide-to-building-smart-and-connected-ai-applications-3d0ce37a3253.

*Fonte: Unsplash. “Black and red bicycle on road photo – Free City Image on Unsplash”. Disponível em: https://unsplash.com/photos/black-and-red-bicycle-on-road-LfGl2RcayTg.

*Fonte: Generative AI. “Integrating OpenAPIs and LLMs for RAG Services”. Disponível em: https://generativeai.pub/integrating-openapis-and-llms-for-rag-services-5bd61c800926.