Kaasnevad videod

Struktureeritud väljundid ja function calling — kaasnevad videod

Artikkel argumenteerib, et "LLM tagastab JSON-i" lakkab olemast päris väide, kuni sul on skeemid, valideerijad, kordamispoliitika ja selge lugu sellest, mis juhtub, kui mudel keeldub või väljamõeldud välju tekitab. Need kaks ettekannet on selle koodistiili puhtaim argument: üks on originaalne argument tüübi-juhitud LLM-programmeerimise poolt, teine on OpenAI enda läbikäik sellest, kuidas range JSON-schema režiim ja function calling produktsioonis kokku sobima peaksid.

Esmane valik

17:55

Pydantic on kõik, mida vaja: Jason Liu

AI Engineer

Ettekanne, mis kristalliseeris moodsa "defineeri Pydantic-mudel, anna see LLM-ile, lase valideerimisel ülejäänut teha" mustri, koos konkreetsete näidetega pesastatud objektidest, valideerijatest, mis tabavad hallutsineeritud URL-e, ja Chain-of-Thoughtist kui tüpiseeritud väljast. Vaata see enne artikli valideerijate sektsiooni ülelugemist ära ja sa tunned ära, kust selle kordamise- ja keeldumisreeglid tulevad.

Mida sellest videost kaasa võtta: Saad tehnilise mustri teemal "Struktureeritud väljundid ja function calling" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.

Ava video leht

Tasub samuti vaadata

40:39

OpenAI DevDay 2024 | Struktureeritud väljundid usaldusväärsete rakenduste jaoks

OpenAI

Käib läbi `strict: true`, erinevus vanast JSON-režiimist, keeldumise käsitlemine ja kuidas function calling ja response-format skeemid kokku sobivad. Kasulik just sellepärast, et see kirjeldab lepingut, mida API sulle annab, ja just selle peale on artikli produktsiooni-mustrid ehitatud.

Mida sellest videost kaasa võtta: Saad tehnilise mustri teemal "Struktureeritud väljundid ja function calling" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.

Ava video leht