Il fenomeno del ‘Sure, ecco il JSON’ nei modelli linguistici: un problema comune e le sue soluzioni
I modelli linguistici large (LLM), come quelli utilizzati in applicazioni di intelligenza artificiale, spesso rispondono con frasi standard come ‘Certo! Ecco il JSON’ invece di fornire direttamente i dati strutturati richiesti. Questo comportamento frustrante deriva da pattern appresi durante l’addestramento su enormi dataset di testo, dove gli assistenti AI tendono a introdurre preamboli cortesi prima di erogare output formattati.
Il problema emerge soprattutto in prompt che richiedono JSON puro, ma l’LLM ‘impazzisce’ con risposte verbose e non conformi. Esperti del settore identificano le cause principali nella natura imitativa dei modelli: essi replicano stili conversazionali umani, priorizzando la gentilezza su rigore tecnico.
Per risolvere, si raccomanda di adottare prompt engineering avanzato. Inserire istruzioni esplicite come ‘Rispondi SOLO con JSON valido, senza testo aggiuntivo’ o ‘Output: JSON puro’ limita le divagazioni. Tecniche efficaci includono:
- Few-shot prompting: Fornire esempi di input-output desiderati.
- Delimitatori chiari: Usare triple virgolette o XML tag per isolare sezioni.
- Chain of thought control: Specificare step-by-step ma terminare con ‘fine output’.
Strumenti come JSON mode in API (es. OpenAI) o validatori automatici post-processano le risposte, garantendo compliance. Test su vari modelli confermano che questi accorgimenti riducono errori del 90%.
In un’era di automazione e API AI, padroneggiare questi fix è essenziale per sviluppatori e aziende che integrano LLM in workflow produttivi, evitando sprechi di token e ritardi.