【吴恩达】Pydantic规范LLM完整工作流(API对接+Tool Calling完整实操)——Pydantic for LLM Workflows
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 · 0. 课程导论(Introduction)
- P9 · 1. 为什么要采用规范驱动开发?(Why spec-driven development)
- P10 · 2. 工作流总览(Workflow overview)
- P11 · 4. 完成环境配置(Setup)
- P12 · 5. 制定项目总章程(Creating the constitution)
- P13 · 6. 功能规范编写(Feature specification)
- P14 · 7. 功能实现(Feature implementation)
- P15 · 8. 功能验证(Feature validation)
- P16 · 9. 项目重新规划(Project replanning)
- P17 · 10. 第二功能开发阶段(The second feature phase)
- P18 · 11. 最小可行产品(MVP)交付(The MVP)
- P19 · 12. 遗留代码兼容支持(Legacy support)
- P20 · 13. 构建你自己的工作流(Build your own workflow)
- P21 · 14. 编程代理的可替换性(Agent replaceability)
- P22 · 15. 课程总结(Conclusion)
Description
日常开发里经常遇到大模型返回文本杂乱、字段缺失、格式不统一,接口对接、工具调用频繁报错,这套流程就是用来解决这类问题。学习顺序循序渐进:先熟悉 Pydantic 数据模型基础;再实操校验大模型返回内容,统一输出格式;接着演示在 API 调用中传递结构化模型;最后落地 Tool Calling 工具调用,规范智能体的参数交互。不管是日常做 LLM 接口开发、搭建 Agent 工具流程,还是需要稳定结构化输出的项目,这套方法都能直接复用,大幅减少调试排错时间。
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