No i tu jest cały myk: prośba w prompcie to prośba. Model może ją spełnić albo nie, bo prompt to tylko sugestia w tekście. A gramatyka GBNF to coś zupełnie innego — to kaganiec założony na sampler. Nie mówisz modelowi „bądź tak miły i zwróć JSON". Ty mu fizycznie nie pozwalasz wygenerować tokenu, który by JSON-a psuł. Różnica jak między „proszę, nie wychodź poza linie" a kartką do kolorowania, w której poza liniami po prostu nie ma gdzie pociągnąć kredką.

O co chodzi z GBNF

GBNF (GGML BNF) to format gramatyki formalnej, którym llama.cpp ogranicza — po angielsku constrain — to, co model może wygenerować.¹ Nazwa zdradza rodowód: to wariant BNF-a, tej samej notacji, którą od dekad opisuje się składnię języków programowania. Piszesz zestaw reguł „co po czym może stać", a silnik pilnuje, żeby wyjście trzymało się tych reguł znak po znaku, token po tokenie.

W praktyce masz dwie drogi do tego samego celu. Albo piszesz gramatykę GBNF ręcznie i podajesz ją flagą --grammar (wprost jako string) lub --grammar-file (z pliku).² Albo, jeśli myślisz kategoriami JSON Schema, podajesz schemat flagą -j / --json-schema — a llama.cpp sam przemieli go wewnętrznie na GBNF funkcją json_schema_to_grammar.² Do tego jest bliźniacza para -jf / --json-schema-file, gdy schemat wolisz trzymać w pliku. Efekt końcowy ten sam: pod spodem i tak rządzi gramatyka.

Jak to w ogóle działa pod maską?

Skoro model niczego nie widzi w prompcie, to skąd wie, że ma trzymać się formatu? Nie wie. I to jest piękne. Cała robota dzieje się piętro niżej, w samplerze — komponencie, który po każdym przejściu przez sieć wybiera następny token z rozkładu prawdopodobieństw.

Przypomnij sobie, jak model generuje. Sieć wypluwa logity — po jednej liczbie na każdy token ze słownika, im wyższa, tym „chętniej" model by go postawił. Normalnie sampler bierze tę tablicę kandydatów (llama_token_data_array) i losuje z niej według reguł temperatury, top-p i reszty pokręteł, które rozgryzaliśmy tutaj. Gramatyka wciska się dokładnie w to miejsce, tuż przed losowaniem. Funkcja llama_grammar_apply_impl przechodzi po całej tablicy kandydatów i każdemu tokenowi, który nie pasuje do gramatyki, ustawia logit na -inf.³ Minus nieskończoność to wyrok: taki token ma po softmaksie prawdopodobieństwo zero, więc sampler nie ma prawa go wybrać, choćby model bardzo chciał. To właśnie maskowanie logitów — zerowanie szans tokenów niezgodnych z regułami.

A skąd gramatyka wie, co „pasuje" akurat teraz? Trzyma stan. I to nie jeden stan, tylko cały zbiór jednoczesnych stosów — klasyczny automat ze stosem (pushdown automaton). Każdy stos to jedna możliwa ścieżka przez gramatykę, zgodna z tym, co model wygenerował do tej pory. Token przeżywa tylko wtedy, gdy pasuje do terminala na szczycie któregokolwiek z aktywnych stosów — jeśli nie pasuje do żadnego, dostaje -inf i wypada.³ Kiedy token już zostanie wybrany, llama_grammar_accept przesuwa stan gramatyki po zaakceptowanych znakach, stosy się aktualizują, część ścieżek umiera, część zostaje — i cała zabawa leci od nowa przy następnym tokenie.³

Wyobraź sobie to jak korytarz z bramkami. Model na każdym kroku pcha się we wszystkie drzwi naraz, a gramatyka trzyma przy każdych strażnika, który przepuszcza tylko wtedy, gdy za drzwiami jest legalna kontynuacja. Model nie musi znać planu budynku — i tak nie skręci w ślepy zaułek, bo tamtędy fizycznie nie da się przejść.

Składnia w pigułce

GBNF wygląda znajomo dla każdego, kto liznął kiedyś opis gramatyki. Reguła to nonterminal ::= sekwencja. Klocki, z których się to składa:¹

• Terminale — literały w cudzysłowach ("1", "true") albo zakresy znaków w nawiasach kwadratowych ([0-9], [a-zA-Z]), z negacją przez ^ ([^"] = cokolwiek poza cudzysłowem).
• Operatory powtórzeń — * (zero lub więcej), + (jeden lub więcej), ? (opcjonalnie), oraz precyzyjne {m}, {m,}, {m,n} (dokładnie / co najmniej / od–do).
• Alternatywy przez | i grupowanie przez ( ) — dokładnie jak w regexpach.
• Unicode w komplecie, z ucieczkami \xXX (8-bit), \uXXXX (16-bit) i \UXXXXXXXX (32-bit), więc polskie znaki czy emoji nie są problemem.

Jest też smaczek, którego regexp nie ma: GBNF potrafi dopasowywać po konkretnych tokenach tokenizera, nie po znakach. <[1000]> to token o ID 1000, <think> to token o dokładnym tekście think, a !<...> to negacja.¹ Przydaje się, gdy chcesz np. sterować sekcjami <think>...</think> u modeli rozumujących — operujesz wtedy na realnych tokenach, a nie zgadujesz, jak model potnie tekst.

Jedna pułapka na start: nazwy nieterminali piszemy małymi literami z myślnikami (item-name-kv), nie camelCase i nie z podkreślnikami. Tak jest w oficjalnych przykładach i tego się trzymaj.¹

Mały przykład od zera

Powiedzmy, że chcesz z modelu wyciągnąć obiekt z polem name (tekst) i age (liczba). Minimalna gramatyka, w duchu przykładu z oficjalnego README:¹

root   ::= "{" ws "\"name\":" ws string "," ws "\"age\":" ws number ws "}"
string ::= "\"" char{1,100} "\""
char   ::= [^"\\]
number ::= [0-9]+
ws     ::= [ \t\n]*

Czyta się to prawie jak zdanie: korzeń to klamra, w środku pole name ze stringiem od 1 do 100 znaków, przecinek, pole age z liczbą, klamra zamykająca — a ws to opcjonalne białe znaki, żeby model mógł sobie ładnie wciąć. Podajesz to modelowi i już na poziomie samplera nie ma opcji, żeby zaczął od „Oto JSON:". Pierwszy token, który wolno postawić, to {. Kropka. Cała reszta korytarza jest zamknięta.

Odpalasz to najprościej tak — gramatyka wprost w linii poleceń:

llama-cli -m qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m.gguf \
  --grammar 'root ::= "{" "\"ok\":" ("true" | "false") "}"' \
  -p "Czy 7 jest liczbą pierwszą? Odpowiedz." -no-cnv

Albo, gdy myślisz schematami, oddajesz robotę konwerterowi. --json-schema '{}' przyjmie dowolny JSON, a węższy schemat zawęzi wyjście:²

llama-cli -m qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m.gguf \
  --json-schema '{"type":"object","properties":{"pierwsza":{"type":"boolean"}},"required":["pierwsza"]}' \
  -p "Czy 7 jest liczbą pierwszą?" -no-cnv

--grammar czy --json-schema? To nie to samo

Łatwo je pomylić, bo cel jest jeden, ale wejście zupełnie inne. Ściągawka:

Mechanizm wykonawczy w obu wypadkach ten sam: pod spodem i tak powstaje GBNF, który maskuje logity. To dwa różne wejścia do tej samej maszyny.

I ten haczyk z $ref: jeśli twój schemat JSON Schema wciąga zewnętrzne referencje ($ref do innych plików), --json-schema może się na tym wyłożyć. Oficjalna dokumentacja radzi wtedy wygenerować GBNF offline skryptem examples/json_schema_to_grammar.py, zapisać do pliku i podać go przez --grammar-file.⁴ Rozdzielasz konwersję od inferencji — najpierw w spokoju robisz gramatykę, potem karmisz nią model.

Gramatyka pilnuje składni, nie sensu

Zanim uwierzysz, że rozwiązałeś wszystkie problemy świata — jedno trzeźwiące zastrzeżenie. Gramatyka gwarantuje ci poprawną składnię, nie semantykę. Wymusisz, że age to liczba — ale nic nie broni modelowi wpisać tam 999, jeśli akurat tak mu wyjdzie z rozkładu. Wymusisz strukturę odpowiedzi RAG-owej — ale nie to, że treść w polach będzie prawdziwa; o samym łączeniu wyszukiwania z generacją pisaliśmy tutaj. GBNF ogranicza dopuszczalne sekwencje tokenów, a nie sens tego, co w nich siedzi. To kaganiec na formę, nie na głupoty. Walidację wartości i logikę trzymaj po swojej stronie, tak jak trzymałeś ją zawsze.

Zrób to sam: przez serwer

Na co dzień najwygodniej pchać to przez llama-server. Endpoint /completion przyjmuje w body te same dwa parametry co CLI: grammar (tekst GBNF) oraz json_schema (schemat JSON), oba domyślnie puste.⁵ Odpalasz serwer raz:

llama-server -m qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m.gguf -ngl all -c 8192 --port 8080

i strzelasz do niego z gramatyką w środku:

curl -s http://localhost:8080/completion -d '{
  "prompt": "Wygeneruj kartę postaci.",
  "grammar": "root ::= \"{\" \"\\\"imie\\\":\" \"\\\"\" [a-zA-Z]+ \"\\\"\" \"}\""
}'

Jak wsadzisz gramatykę z błędem składni, serwer nie udaje, że jest dobrze — odbija żądanie z HTTP 400 i komunikatem Failed to parse grammar.⁵ To dobra wiadomość: literówkę w regule wyłapiesz od razu, na etapie parsowania, a nie po godzinie zastanawiania się, czemu wyjście wygląda dziwnie. Gotowe przykłady GBNF — w tym pełną gramatykę dla tablicy obiektów JSON — znajdziesz w katalogu grammars/ w repo ggml-org/llama.cpp.¹

Bo cała ta zabawa sprowadza się do jednej zmiany perspektywy. Przestajesz błagać model o dobry format i zaczynasz mu ten format wytyczać — nie słowami w prompcie, których i tak może nie usłuchać, tylko ścianami korytarza, którymi go prowadzisz. Model dalej myśli, co chce. Po prostu wyjściem z tego myślenia jest już tylko ta jedna furtka, którą sam mu zostawiłeś otwartą.