Mit der innovativen TypeChat-Bibliothek revolutioniert Microsoft die Entwicklung von Schnittstellen für natürliche Sprache. Die Bibliothek beweist die Interkonnektivität zwischen verschiedenen Technologien und fungiert als Brücke zwischen natürlicher Sprache, Anwendungsschemata und APIs. Sie unterstreicht Microsofts Engagement für integrative Technologien und ist ein Beispiel für die Anwendung von generativer KI und TypeScript für die Kommunikation mit großen Sprachmodellen (LLMs).
In einer Ankündigung vom 20. Juli gab ein Team um Anders Hejlsberg, Microsoft Technical Fellow, und den Leitern für C# und TypeScript die Veröffentlichung von TypeChat bekannt und beschrieb dessen Open-Source-Charakter und Verfügbarkeit auf GitHub.
Die Einführung der TypeChat-Bibliothek zielt darauf ab, die Komplexität bei der Entwicklung von natürlichsprachlichen Schnittstellen zu bewältigen, insbesondere wenn Anwendungen auf komplizierte Entscheidungsbäume angewiesen sind, um die Absicht zu ermitteln und wichtige Eingaben für die Durchführung von Aktionen zu sammeln.
Die innovative Methodik von TypeChat ersetzt den orthodoxen Prompt-Engineering-Ansatz durch Schema-Engineering. Hier haben die Entwickler die Freiheit, Typen zu definieren, die die in einer natürlichsprachlichen Anwendung unterstützten Absichten genau darstellen. Das Spektrum der komplexen oder einfachen Anwendungen kann variieren, von einer Musik- oder Einkaufswagen-App bis hin zu einer einfachen Schnittstelle zur Ermittlung von Gefühlen.
Sobald Entwickler diese Typen definieren, formuliert TypeChat eine Aufforderung für den LLM auf der Grundlage dieser Typen und überprüft, ob die Antwort des LLM dem Schema entspricht. Wenn der Validierungsprozess fehlschlägt, kommt eine zusätzliche Sprachmodellinteraktion ins Spiel, um die nicht konforme Ausgabe zu korrigieren. TypeChat korrigiert diese Fälle nicht nur automatisch, sondern fasst sie auch zusammen und bestätigt die Übereinstimmung mit der Benutzerabsicht.
Die Macher von TypeChat haben sich eingeschaltet, um die Fragen zu erklären, die sich Entwickler angesichts des jüngsten Hypes um LLMs stellen. Sie enthüllten Details darüber, wie diese aktuellen Modelle in die bestehenden App-Schnittstellen integriert werden können, wie herkömmliche UIs mit natürlichsprachlichen Schnittstellen verbessert werden können und wie KI genutzt werden kann, um eine Benutzeranfrage in eine Form umzuwandeln, die von Apps genutzt werden kann. Es wird erwartet, dass TypeChat diese aufkommenden Fragen mit seinem praktischen Ansatz zur Rationalisierung der Entwicklung von natürlichsprachlichen Schnittstellen beantworten wird.
Plattformen wie AppMaster verdienen in diesem Zusammenhang eine besondere Erwähnung, da sie eine breite Palette von Diensten anbieten, die dem jüngsten Angebot von Microsoft bemerkenswert ähnlich sind. AppMaster ermöglicht es den Kunden, Datenmodelle visuell zu erstellen und erleichtert so die Softwareentwicklung auch für Benutzer, die technologisch nicht sehr versiert sind.
