AI для PHP-разработчиков. Часть 7: Экосистема AI-агентов в PHP – от простых вызовов OpenAI до мультиагентных платформ
Это седьмая часть проекта.Часть 6: Bag of Words и TF–IDF – как компьютер превращает текст в математикуЧасть 5: От массивов к GPU: как PHP-экосистема приходит к настоящему MLЧасть 4: Практическое использование TransformersPHPЧасть 3: Практика без Python и data scienceЧасть 2: Собираем простейшую RAG-систему на PHP с Neuron AI за вечерЧасть 1: Как я пытался подружить PHP с NER – драма в 5 актах
Почему Хомский неудобен для AI‑индустрии
О grammar constraints, валидном JSON и ошибочном понимании языкаКажется, что разговор о формальных грамматиках в LLM — это узкая инженерная тема для тех, кто заставляет модель соблюдать формат ответа. Но вокруг этого частного приема все чаще вырастает более сильный тезис: будто ограничение генерации не просто делает вывод надежнее, а подводит модель ближе к смыслу и даже к самой природе языка. Именно в этот момент технический разговор перестает быть только инженерным.
Виды Structured Output и способы их реализации
Structured Output это способ “заставить” модель отвечать в строго заданном формате.Пример. Имеется пачка неструктурированных объявлений о продаже недвижимости.Продается однокомнатная квартира площадью 35,6 кв.м. на 11-м этаже 22-этажного монолитного дома по адресу: ул. Академика Королёва, 121. Год постройки — 2018, что гарантирует современное качество и надёжность конструкции. Дом оснащён подземной парковкой.
Structured Output как полноценная замена Function Calling
В этой статье мы рассмотрим альтернативный подход вызова инструментов LLM, который использует Structured Output вместо традиционного Function Calling для обеспечения надежности и предсказуемости. ВведениеБольшие языковые модели (LLM) обычно взаимодействуют с внешними инструментами через механизм вызова функций (Function Calling). Стандартная реализация подразумевает, что модель генерирует JSON в специальных тегах, после чего эти данные обрабатываются внешним фреймворком. Однако JSON, который генерирует LLM, не всегда гарантированно корректен. Чтобы решить эту проблему, мы будем использовать подход Structured Output (SO)
