微软团队，包括TypeScript创始人Anders Heljsberg在内，推出TypeChat，旨在解决自然语言界面开发过程中面临的复杂问题。
发布新库的文章中表示，目前的LLM（大语言模型的英文缩写）默认使用会话式自然语言，即诸如英语一类的人类交流时使用的语言。而解析自然语言是一项极其困难的任务。
TypeChat基于TypeScript类型。TypeChat库可以为LLM（大语言模型）人工智能（如OpenAI的ChatGPT）构建提示，要求LLM以符合类型的方式返回数据。如果回复未能通过验证，TypeChat会尝试通过进一步的交互进行修复。最终TypeChat会对交互进行总结，以便在采取任何行动前进行确认。数据将以JSON格式传输，文档指出，由于“许多语言模型都擅长生成JSON”。
微软团队提供的示例包括用户输入的情感分析、咖啡馆或餐厅的订餐、日历安排、数学计算以及在Spotify上播放音乐。
据称好处是准确性更高、编程更容易上手，另外，由于类型限制了人工智能的响应，因此安全性也更高一些。
OpenAI几周前曾推出“新的Chat Completions API中函数调用功能”。函数调用功能使得开发人员能够“在调用模型时通过JSON模式描述函数”，还可以令LLM输出一些带参数的JSON去调用这些函数。TypeChat的想法并无不同，因为这意味着LLM的输出可以与开发人员的代码进行整合。
这样一来TypeChat会不会是多余的呢？这个问题有人已经在TypeChat的GitHub仓库上提出过。但毫无疑问一部分的答案是，TypeChat旨在与任何LLM配合使用，而不仅仅是配合OpenAI使用。尽管目前团队提供的所有示例都是在OpenAI或Azure OpenAI端点上运行，但考虑到微软与OpenAI的密切关系，这也就不足为奇了。
开发者的反应各不相同，有的说“迫不及待想试试”，也有的说“LLM就是专门生成自然语言输出，为什么我们要从这样的输出获取结构化输出呢？”另外其实已经有很多其他项目也是在解决同样的问题，尤其是微软自己的Guidance项目。
不过，TypeChat的吸引力在于，数百万的开发者已经颇为熟悉TypeScript，而且TypeChat背后的团队包括Hejlsberg以及TypeScript高级项目经理Daniel Rosenwasser、技术研究员Steve Lucco等资深人士。
真正的问题或许在于，到目前为止该项目带着浓厚的微软和OpenAI色彩，这可能会有碍于TypeChat团队希望的被厂商中立采用。
