Многоагентная система симуляции, которая создает цифровой мир на основе исходных данных и прогнозирует последствия новостей, решений или финансовых событий.
dottxt-ai/outlines
Python-библиотека, которая ограничивает генерацию LLM, чтобы результат соответствовал заданному типу, регулярному выражению, JSON Schema или грамматике.
- Звёзды
- 15,952
- Форки
- 907
- Открытые issues
- 197
- Последний коммит
- 28 дней назад
Что это?
Outlines — Python-библиотека для генерации структурированных данных с помощью больших языковых моделей. Вместо того чтобы разбирать и исправлять произвольный текст после ответа модели, она направляет генерацию так, чтобы результат всегда соответствовал заданному типу: например, одному из вариантов Literal, значению int или модели Pydantic.
Вы вызываете обёрнутую модель, передавая ей промпт и тип результата. Библиотека поддерживает регулярные выражения, JSON Schema, контекстно-свободные грамматики и типы Python, а также умеет выводить структуру из сигнатур функций. Промпты можно создавать на основе повторно используемых шаблонов Jinja.
В README перечислены интеграции с transformers, llama.cpp, vLLM, Ollama, OpenAI и Gemini. Проект разрабатывает команда .txt.
Ключевые возможности
- 01Ограничивает генерацию вариантами Literal, значениями int и моделями Pydantic.
- 02Поддерживает регулярные выражения, JSON Schema и контекстно-свободные грамматики.
- 03Выводит необходимую структуру результата из сигнатур функций.
- 04Предоставляет шаблоны промптов на основе Jinja, которые можно повторно использовать или загружать из файлов.
- 05Работает с локальными моделями через transformers и llama.cpp, а также с серверами, такими как vLLM и Ollama.
Сценарии использования
- Извлечение структурированных записей, например заявок или событий, из произвольного текста.
- Классификация документов или товаров по фиксированному набору категорий.
- Преобразование запросов на естественном языке в аргументы для вызова функций.
- Создание повторно используемых шаблонов промптов для пакетной обработки с помощью LLM.
Быстрый старт
- 1
Установите outlines
pip install outlines - 2
Загрузите модель и выполните структурированную генерацию (полный код см. в разделе Quickstart файла README)
Что важно знать
- В примерах README используются модели Hugging Face Transformers, для хорошей скорости работы которых может потребоваться GPU.
- Размещённый API .txt находится в раннем доступе; для его использования необходимо запросить доступ.
Темы
Частые вопросы
- Что такое outlines?
- Python-библиотека, которая ограничивает генерацию LLM, чтобы результат соответствовал заданному типу, регулярному выражению, JSON Schema или грамматике. Outlines — Python-библиотека для генерации структурированных данных с помощью больших языковых моделей. Вместо того чтобы разбирать и исправлять произвольный текст после ответа модели, она направляет генерацию так, чтобы результат всегда соответствовал заданному типу: например, одному из вариантов Literal, значению int или модели Pydantic.
- outlines можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- outlines распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- outlines всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в outlines — 21 сент. 2026 г..
- Для чего можно использовать outlines?
- Извлечение структурированных записей, например заявок или событий, из произвольного текста. Классификация документов или товаров по фиксированному набору категорий. Преобразование запросов на естественном языке в аргументы для вызова функций. Создание повторно используемых шаблонов промптов для пакетной обработки с помощью LLM.
- Как установить outlines?
- Установите outlines: pip install outlines Загрузите модель и выполните структурированную генерацию (полный код см. в разделе Quickstart файла README)
- Где скачать outlines?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/dottxt-ai/outlines
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Код к книге Designing Multi-Agent Systems, включая PicoAgents — мультиагентный фреймворк, созданный с нуля для обучения.
Публичный репозиторий Agent Skills — папок с инструкциями и ресурсами, которые Claude загружает для выполнения специализированных задач.
Промпт-навык для AI-агентов, который помогает писать только необходимый для задачи код, отдавая предпочтение повторному использованию и минимальным решениям.
Автоматически превращает тему или ключевое слово в готовый короткий ролик: создаёт сценарий, озвучку, подбирает видеоряд, добавляет субтитры и музыку.
Библиотека Python с открытым исходным кодом для создания AI-агентов, управляющих настоящим браузером; доступны stealth-браузеры Browser Use Cloud и hosted agent API.