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结构化输出与函数调用:生产环境中的实践模式——配套视频

文章指出,在具备Schema、验证器、重试策略,以及模型拒绝请求或虚构字段时的明确处理方案之前,“大语言模型会返回JSON”并不是真正可靠的承诺。下面两场演讲最清楚地论证了这种编码方式:第一场首次系统阐述类型驱动的大语言模型编程;第二场由OpenAI亲自演示严格JSON Schema模式与函数调用应如何在生产环境中协同工作。

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17:55
只需Pydantic:Jason Liu

AI Engineer

这场演讲明确提出了现代模式:“定义Pydantic模型,将其交给大语言模型,其余工作交给验证机制”,并给出嵌套对象、捕获虚构URL的验证器,以及将思维链作为类型化字段等具体示例。观看后再读文章中的验证器章节,你就会明白其中重试与拒绝规则的由来。

您应该从中获得什么: 理解为何Schema优先的大语言模型调用需要类型化对象、验证器、重试机制,以及对格式错误或虚构字段的显式处理。

先观看或了解: 熟悉Python和大语言模型API调用;有Pydantic经验会更容易理解,但并非必需。

AI Expert 注释: 保留本视频,是因为它奠定了Schema优先模式。通过视频了解文章中验证、重试和拒绝规则的由来,再使用你的技术栈所采用的结构化输出工具实现。

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也值得关注

40:39
OpenAI DevDay 2024|用结构化输出构建可靠应用

OpenAI

视频详细讲解`strict: true`、它与旧JSON模式的区别、拒绝处理,以及函数调用与响应格式Schema如何组合。它的价值恰恰在于说明API为你提供的契约,而文章中的生产模式正是构建在这份契约之上。

您应该从中获得什么: 你将能够解释严格模式提供哪些保证、它与旧JSON模式有何不同,以及拒绝处理如何融入结构化输出契约。

先观看或了解: 具备函数调用和JSON Schema基础知识。

AI Expert 注释: 虽然略低于我们的观看次数门槛,但这是权威资料——由推出严格模式的团队讲解文章中生产模式所依赖的API契约。

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