微軟團隊，包括 TypeScript 創始人 Anders Heljsberg 在內，推出 TypeChat，旨在解決自然語言界面開發過程中面臨的複雜問題。
發布新庫的文章中表示，目前的 LLM（大語言模型的英文縮寫）默認使用會話式自然語言，即諸如英語一類的人類交流時使用的語言。而解析自然語言是一項極其困難的任務。
TypeChat 基於 TypeScript 類型。TypeChat 庫可以為 LLM（大語言模型）人工智慧（如 OpenAI 的 ChatGPT）構建提示，要求LLM以符合類型的方式返回數據。如果回復未能通過驗證，TypeChat會嘗試通過進一步的交互進行修復。最終TypeChat 會對交互進行總結，以便在採取任何行動前進行確認。數據將以 JSON 格式傳輸，文檔指出，由於「許多語言模型都擅長生成 JSON」。
微軟團隊提供的示例包括用戶輸入的情感分析、咖啡館或餐廳的訂餐、日曆安排、數學計算以及在 Spotify 上播放音樂。
據稱好處是準確性更高、編程更容易上手，另外，由於類型限制了人工智慧的響應，因此安全性也更高一些。
OpenAI 幾周前曾推出「新的Chat Completions API 中函數調用功能」。函數調用功能使得開發人員能夠「在調用模型時通過 JSON 模式描述函數」，還可以令 LLM 輸出一些帶參數的 JSON 去調用這些函數。TypeChat 的想法並無不同，因為這意味著 LLM 的輸出可以與開發人員的代碼進行整合。
這樣一來 TypeChat會不會是多餘的呢？這個問題有人已經在 TypeChat 的 GitHub 倉庫上提出過。但毫無疑問一部分的答案是，TypeChat旨在與任何 LLM 配合使用，而不僅僅是配合 OpenAI使用。儘管目前團隊提供的所有示例都是在 OpenAI 或 Azure OpenAI 端點上運行，但考慮到微軟與 OpenAI 的密切關係，這也就不足為奇了。
開發者的反應各不相同，有的說「迫不及待想試試 」，也有的說「LLM就是專門生成自然語言輸出，為什麼我們要從這樣的輸出獲取結構化輸出呢？」另外其實已經有很多其他項目也是在解決同樣的問題，尤其是微軟自己的 Guidance 項目。
不過，TypeChat 的吸引力在於，數百萬的開發者已經頗為熟悉TypeScript，而且TypeChat背後的團隊包括 Hejlsberg 以及 TypeScript 高級項目經理 Daniel Rosenwasser、技術研究員 Steve Lucco 等資深人士。
真正的問題或許在於，到目前為止該項目帶著濃厚的微軟和 OpenAI 色彩，這可能會有礙於TypeChat團隊希望的被廠商中立採用。
