teal_green https://blog.hatena.ne.jp/teal_green/ MNTSQ Techブログ https://tech.mntsq.co.jp/ 生成AI LLM こんにちは、MNTSQ（モンテスキュー）でアルゴリズムエンジニアをしている清水です。 MNTSQは契約書を解析・管理・検索するプロダクトを提供しています。これらのプロダクトには大規模言語モデル（以下LLM）が搭載された機能が実装されています。また、LLMを活用した新プロダクトも鋭意開発中です。 LLMをアプリケーションに組み込む際の大きな課題の一つとして、「LLMの出力形式（型）を如何に矯正するか？」が挙げられます。単純なチャットアプリケーションであればそこまで問題にはなりませんが、LLMによる生成結果を後続のプログラムで処理する必要がある場合、事前に定義された型に従って出力を生成する必要があ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech.mntsq.co.jp%2Fentry%2F2025%2F07%2F15%2F172532" title="GeminiのStructured outputでレスポンスの型を矯正するためのTips 7選 - MNTSQ Techブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/t/teal_green/20250714/20250714195651.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-07-15 17:25:32 rich https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/07/15/172532 1.0 100%