Vidéos complémentaires

Sorties structurées et appels de fonctions — vidéos complémentaires

L’article explique que l’affirmation « le LLM renvoie du JSON » n’est solide qu’en présence de schémas, de validateurs, d’une politique de nouvelles tentatives et d’un comportement clairement défini lorsque le modèle refuse la demande ou invente des champs. Ces deux présentations illustrent mieux que toute autre ce style de code : la première expose l’argument fondateur en faveur d’une programmation des LLM pilotée par les types ; la seconde est la propre présentation d’OpenAI sur la façon dont le mode JSON Schema strict et les appels de fonctions doivent s’articuler en production.

Choix principal

17:55

Pydantic est tout ce dont vous avez besoin : Jason Liu

AI Engineer

Cette présentation a cristallisé le modèle moderne « définir un modèle Pydantic, le transmettre au LLM et laisser la validation faire le reste ». Elle donne des exemples concrets d’objets imbriqués, de validateurs qui détectent les URL hallucinées et de chaîne de pensée représentée par un champ typé. Regardez-la avant de relire la section de l’article sur les validateurs : vous reconnaîtrez l’origine de ses règles de nouvelle tentative et de refus.

Ce que vous en retirerez: Comprendre pourquoi les appels de LLM fondés sur des schémas exigent des objets typés, des validateurs, des nouvelles tentatives et un traitement explicite des champs mal formés ou hallucinés.

À voir ou à connaître au préalable: Connaissance de base de Python et des appels d'API LLM ; l'expérience avec Pydantic est utile mais non obligatoire.

Note d’AI Expert: Cette vidéo est conservée comme origine de l’approche fondée sur les schémas. Regardez-la pour comprendre d’où viennent les règles de validation, de nouvelle tentative et de refus de l’article, puis mettez-les en œuvre avec les outils de sorties structurées de votre pile.

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OpenAI DevDay 2024 | Sorties structurées pour des applications fiables

OpenAI

La vidéo présente `strict: true`, sa différence par rapport à l’ancien mode JSON, le traitement des refus et la manière dont les appels de fonctions s’articulent avec les schémas de format de réponse. Elle est particulièrement utile parce qu’elle décrit le contrat fourni par l’API, sur lequel reposent les schémas de production de l’article.

Ce que vous en retirerez: Expliquer ce que garantit le mode strict, en quoi il diffère de l’ancien mode JSON et comment le traitement des refus s’intègre au contrat des sorties structurées.

À voir ou à connaître au préalable: Connaître les bases des appels de fonctions et de JSON Schema.

Note d’AI Expert: Cette vidéo reste juste sous notre seuil de vues, mais elle est canonique : l’équipe qui a livré le mode strict y décrit le contrat d’API sur lequel reposent les schémas de production de l’article.

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