目覚ましく、その能力は日々進化している。これらのLLMを活用したアプリケーション開発も急速に進んでいる。様々なソリューションによりJSON出力などフォーマットの制御ができるようになった。精度については課題が残っている。そのコードを実行することで構造化されたデータを生成させる。ターゲット言語をPythonにすることにより得られるメリットを具体的に解説します。具体的なプロンプトの与え方を示します。(実際のユースケースもあります。セキュアなコード実行のためのアーキテクチャを示します。出力、他言語との比較評価を行います。そのコードを実行することで構造化されたデータを生成させる。数値や時間の計算について、より厳密な結果が期待できる。コード生成→実行の方法をとることで、出力の精度向上やスケーラビリティのメリットがある。Groundingを一部コード処理系にオフロードするテクニックは既存研究がある。出力されるPythonをターゲット言語にする理由は以下の通り。リストやネスト構造を含む複雑なデータ構造を型付きのdataclassとして表現可能。よる柔軟な文字列フォーマット。calendarパッケージ等、便利な標準ライブラリとの連携。使うことで、比較的少ないトークンで複雑なデータ構造を表現できる。使うときと使わないときに、生成されるコードの変化。「2024年の各月の月曜日を全てリストで取得してください。タイムテーブルを作る。それぞれの枠は30分。全体で10:20からスタートして17:00まで。ユーザーの指示を解釈することです。実行可能なPython3.12コードとして出力します。関数の定義を出力してください。実際のケースでは英語でプロンプト記述しています。以下のようなコード生成の品質を制御する、いろいろな工夫を各所に入れています。実効性について定量的な効果検証はしていないことはご了承ください。forループやリスト内包表記を使用して行数を減らしてください。繰り返しのコードは”いい感じ”にまとめてくれる。駄な出力が出ることがあることので、その防止。