L'essentiel en 20 secondes

DSL open source pour définir des fonctions LLM avec des types de sortie stricts
Génère du code Python et TypeScript type-safe depuis les définitions BAML
Résilience aux sorties LLM malformées avec des parsers robustes
Prix : gratuit open source + 30 €/mois pour les features cloud

Verdict : BAML est l'approche la plus élégante pour des fonctions LLM type-safe. Indispensable si tu construis des pipelines LLM en production.

BAML, c'est quoi

BAML (Boundary AI Markup Language) est un DSL conçu par Boundary ML pour définir des fonctions qui appellent des LLM avec des types de retour garantis. Tu définis une fonction, ses inputs typés, ses outputs typés, et le prompt associé. BAML génère le code Python ou TypeScript correspondant avec des parsers robustes.

Le problème résolu : les LLM retournent du texte libre. BAML force la structure et gère les cas où le modèle ne suit pas exactement le format demandé.

Points forts

Type-safety des sorties LLM

Le coeur de BAML : tu déclares output class AnalysisResult { sentiment: "positive" | "negative" | "neutral"; confidence: float; reasoning: string; } et BAML garantit que tu obtiens exactement ce type en sortie, même si le LLM fait une faute de format.

Parser résilient

BAML ne fait pas du simple JSON parsing. Son parser comprend des sorties partiellement malformées et les corrige. Robustesse en production supérieure à un json.loads() naïf.

Multi-LLM et multi-providers

OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, Azure OpenAI. Tu changes de provider en une ligne dans la config BAML.

Limites

Nouveau langage à apprendre

BAML ajoute un DSL dans ton stack. Le fichier .baml est clair, mais c'est quand même une couche supplémentaire avec sa propre syntaxe.

Communauté encore petite

Face à LangChain ou Instructor, la communauté BAML est plus restreinte. Les ressources en ligne sont moins nombreuses.

Prix

Core (OSS) : gratuit, Python et TypeScript codegen
BAML Cloud : 30 €/mois, observabilité, logs, tests partagés

Alternatives

Instructor pour du structured output en Python avec Pydantic
Outlines pour du structured generation bas niveau
LangChain pour une approche plus généraliste

Verdict

BAML est l'outil qu'on cherche quand on en a marre des try: json.loads(response) except: ... en production. L'approche DSL peut faire peur au départ, mais la sécurité des types qu'elle apporte en vaut largement la peine pour des applications sérieuses.

FAQ

BAML remplace-t-il LangChain ?

Non. BAML est focalisé sur la définition de fonctions LLM type-safe. LangChain couvre un périmètre bien plus large (agents, RAG, mémoire). Les deux peuvent coexister.

BAML génère-t-il du code React ou Vue ?

Non. BAML cible le code backend Python et TypeScript.

Peut-on utiliser BAML avec des modèles locaux ?

Oui. Ollama est supporté comme provider. Tu peux faire tourner BAML entièrement en local.

BAML vs Pydantic + Instructor : quelle différence ?

Instructor est une librairie Python pure. BAML est un DSL avec génération de code. BAML donne plus de clarté sur les prompts et les types en les séparant du code Python. Instructor est plus familier pour qui connaît déjà Pydantic.

BAML open source est gratuit. Joute peut percevoir une commission sur les plans cloud. En savoir plus sur notre politique d'affiliation.

BAML, l'avis de Joute