Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LLMを型安全に使うTips
Search
NakamuraTakumi
May 17, 2024
Programming
0
120
LLMを型安全に使うTips
#TSKaigi_学生LT
TypeScriptでOpenAIのGPTなどのLLMを、型安全に扱うための手法を紹介します
NakamuraTakumi
May 17, 2024
Tweet
Share
More Decks by NakamuraTakumi
See All by NakamuraTakumi
MCPで実現するAIエージェント駆動のNext.jsアプリデバッグ手法
nyatinte
7
1.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
もうちょっといいRubyプロファイラを作りたい (2025)
osyoyu
1
450
スケールする組織の実現に向けた インナーソース育成術 - ISGT2025
teamlab
PRO
1
130
詳解!defer panic recover のしくみ / Understanding defer, panic, and recover
convto
0
250
複雑なドメインに挑む.pdf
yukisakai1225
5
1.2k
Compose Multiplatform × AI で作る、次世代アプリ開発支援ツールの設計と実装
thagikura
0
170
そのAPI、誰のため? Androidライブラリ設計における利用者目線の実践テクニック
mkeeda
2
1.8k
意外と簡単!?フロントエンドでパスキー認証を実現する WebAuthn
teamlab
PRO
2
770
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
400
プロポーザル駆動学習 / Proposal-Driven Learning
mackey0225
2
1.3k
OSS開発者という働き方
andpad
5
1.7k
Laravel Boost 超入門
fire_arlo
3
220
私の後悔をAWS DMSで解決した話
hiramax
4
210
Featured
See All Featured
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
44
2.5k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
131
19k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
810
Music & Morning Musume
bryan
46
6.8k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
272
27k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
30
9.7k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
13k
Transcript
Takumi Nakamura (@nyatinte) 2024/5/17 #TSKaigi_学生LT LLMを型安全に使う Tips
About Me GitHub: nyatinte X: nyatinte にゃちんてと読みます Takumi Nakamura (@nyatinte)
(にゃちんて) 横浜市立大学データサイエンス学部4年 フリーランスでWebエンジニアをやっています 最近は生成AIのスタートアップで働いています TypeScript歴3年目突入 TSKaigiにも参加していました!
LLM + TypeScriptで アプリを作りたい
TypeScriptについて 教えて TypeScriptは JavaScriptの… かしこまりました。 TypeScriptは… 出力の不安定さ ユーザー LLM
私5月11日にTSKaigiというTypeScriptのカン ファレンスに参加しました。 TypeScriptに関するノウハウを得ることが でき、とても有意義な時間を過ごすできまし た。 また、参加者の人々と交流することで、モ チベーションが高めることができました。 LLMを使った擬似アプリをTSで実装したい 「LLMを利用した日本語添削ツール」 添削
型変換 誤字を含む日本語文章
Level1 工夫なしで実装する
None
型と出力フォーマットの差が 生じた時に気付けない 型アサーション(as)
Level2 TypeChat
None
Zodスキーマでレスポンスを定義 ↑を解析し、型の文字列に レスポンスのバリデーション失敗 時に、自動でリトライ
Zod スキーマ宣言とバリデーション
送信されるプロンプト
送信されるプロンプト Zodスキーマの 情報が含まれる
TypeChatの限界 変換タスクに特化している 型に変換はできるが、文章の校閲までは行えない OpenAIとAzure OpenAIのサポートはあるが、他のLLMのサポートは微妙 createFetchLanguageModelを使えば実現はできるが、型付きSDKの恩恵 を受けられない AnthropicのClaude3 Opusなどの強力なモデルが登場しているので痛い
出典: Chatbot Arena Leaderboard(2024/05/14) https://chat.lmsys.org/
Level3
求められる機能 型と出力フォーマットは常に一致する LLMの出力はバリデーションされ、安全に扱える リトライ機能 特定のLLMに依存しない 変換タスク以外もこなすことができる
型と出力フォーマットを一致させる
zod-to-ts Zodスキーマでレスポンスを定義 スキーマが文字列に変換される
None
型と出力フォーマットの 一致 リトライ機構 レスポンスの バリデーション
求められる機能 型と出力フォーマットは常に一致する → zod-to-ts LLMの出力はバリデーションされ、安全に扱える → zod リトライ機能 → ts-retryなど
特定のLLMに依存しない → OK 変換タスク以外もこなすことができる → OK
Thank you for listening!