【吴恩达】目前讲的最好的LLM工作流教程,手把手教你用Pydantic做结构化输出!验证LLM响应+Tool calling,存下吧很难找全的!——附课件代码
Parts
- P1 · 1-欢迎来到 Pydantic for LLM工作流
- P2 · 2-Pydantic for LLM 工作流程简介
- P3 · 3-Pydantic 模型基础
- P4 · 4-验证 LLM 响应
- P5 · 5-在 API 调用中传递 Pydantic模型
- P6 · 6-Tool calling 工具调用
- P7 · 7-Conclusion 结论
- P8 · 《提示词工程师》第1集 引言
- P9 · 第2集 指南
- P10 · 第3集 迭代
- P11 · 第4集 摘要
- P12 · 第5集 推理
- P13 · 第6集 转换
- P14 · 第7集 扩展
- P15 · 第8集 聊天机器人
- P16 · 第9集 总结
Description
大模型啥都好,就一个问题——输出乱七八糟没法用。让它返回JSON,它给你一段带解释的Markdown;让它返回指定字段,它自己脑补一堆不存在的key。 Pydantic就是来解决这个问题的。它是Python最火的数据验证库,用在LLM工作流里,能做到一件事:让大模型的每次输出都严格遵循你定义的格式。再也不用写一堆正则去解析AI的回复了。 这套课来自吴恩达团队,从Pydantic模型基础开始,一路拆解验证LLM响应、在API调用中传递Pydantic模型、Tool calling工具调用——把Pydantic for LLM工作流的核心能力一个一个讲透。
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555[蹲蹲]
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555[打call]
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