Outlines — Outlines: structured JSON/regex/Pydantic LLM generation
Outlines — Outlines: structured JSON/regex/Pydantic LLM generation
ابدأ بالمعنى، ثم انتقل إلى التفاصيل.
هذا الدرس يشرح Outlines — Outlines: structured JSON/regex/Pydantic LLM generation ضمن موضوع بدء استخدام Hermes بصورة صحيحة. ستعرف ما الذي يفعله هذا الجزء، متى تحتاجه، وما أصغر خطوة آمنة للتأكد أنه يعمل.
إن كنت جديدًا: لا تحفظ الأسماء. ركّز على ثلاثة أسئلة: ما المشكلة التي يحلها هذا الجزء؟ ما البيانات أو الصلاحيات التي يحتاجها؟ وكيف أعرف أن النتيجة صحيحة؟
للتطبيق: اقرأ المثال الأول، حدّد ما سيغيّره، نفّذه على بيانات تجريبية، ثم قارن الناتج بما وعد به المصدر.
للمتخصص: راجع Skill metadata، Reference: full SKILL.md، When to Use This Skill، ثم افحص حالات الفشل والتوافق مع إصدارك.
لا تحتاج خبرة سابقة؛ اتبع الخطوات على جهاز تجريبي أولًا.
نتيجة واضحة قبل أن تقرأ.
- تفهم Outlines — Outlines: structured JSON/regex/Pydantic LLM generation من دون افتراض معرفة سابقة.
- تفرّق بين الوصف والمعلومة التي تحتاج إلى اختبار في بيئتك.
- اقرأ الأمر الأول وحدد المدخلات والمخرجات قبل نسخه.
تعريفات قصيرة قبل التفاصيل.
- Provider
- الخدمة التي تشغّل النموذج أو توفّر الوصول إليه والمصادقة الخاصة به.
- Skill
- حزمة تعليمات تعلّم Hermes طريقة عمل متكررة من دون إضافة خدمة خارجية بالضرورة.
Outlines: structured JSON/regex/Pydantic LLM generation
ما الذي يقوله المصدر، وبأي ترتيب؟
- 01Skill metadata
ابدأ بهذا القسم لتفهم الفكرة أو البنية الأساسية.
- 02Reference: full SKILL.md
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 03When to Use This Skill
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 04Installation
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 05Quick Start
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 06Basic Example: Classification
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 07With Pydantic Models
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 08Core Concepts
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 091. Constrained Token Sampling
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 102. Output Types
اختم بهذا القسم لتفحص النتيجة والحالات الخاصة.
انسخ بعد أن تفهم الأثر.
# Base installation
pip install outlines
# With specific backends
pip install outlines transformers # Hugging Face models
pip install outlines llama-cpp-python # llama.cpp
pip install outlines vllm # vLLM for high-throughput### With Pydantic Models## Core Concepts
### 1. Constrained Token Sampling
Outlines constrains token generation at the logit level using a compiled
automaton derived from your output type.
**How it works:**
1. Convert the output type (JSON/Pydantic/regex/`Literal`) to a schema/grammar
2. Compile the grammar into a token-level automaton
3. Filter invalid tokens at each step during generation
4. Fast-forward when only one valid token exists
**Benefits:**
- **Zero overhead**: Filtering happens at token level
- **Speed improvement**: Fast-forward through deterministic paths
- **Guaranteed validity**: Invalid outputs اقرأ الأمر الأول وحدد المدخلات والمخرجات قبل نسخه.
طابق أي أمر مع إصدار Hermes المثبّت، وراجع الملفات والحسابات التي قد يصل إليها، واستخدم بيانات غير حساسة في أول اختبار. إذا اختلف الشرح عن المصدر، فالمصدر الرسمي هو المرجع النهائي.