مهار LLM ها: دریافت خروجی ساختاریافته (Structured Output) با Pydantic скачать в хорошем качестве

مهار LLM ها: دریافت خروجی ساختاریافته (Structured Output) با Pydantic

بزرگترین مشکل کار با مدل‌های زبانی (LLM) در پروژه‌های واقعی چیه؟ "غیرقابل پیش‌بینی بودن". شما انتظار دریافت JSON دارید، اما مدل شروع به توضیحات اضافی می‌کنه یا فرمت را تغییر میده و کل Pipeline شما را با خطا مواجه میکنه. در این ویدیو، یاد می‌گیریم که چطور نباید مدل رو به حال خود رها کنیم. درباره مفهوم حیاتی Structured Output صحبت می‌کنیم؛ اینکه چطور می‌تونیم LLM رو مجبور کنیم دقیقاً در همان چارچوبی که ما می‌خواهیم خروجی بده تا اجزای بعدی سیستم بدون مشکل کار کنه. نشون میدیم که چطور کتابخانه قدرتمند Pydantic به عنوان یک نجات‌دهنده وارد عمل میشه و چطور می‌تونیم با تعریف Schema دقیق، یک سیستم هوشمند و "قطعی" (Deterministic) بسازیم. نکات کلیدی این ویدیو: چرا نباید به خروجی متنی خام LLM اعتماد کرد؟ مفهوم Structured Output و اهمیت آن در ساختمان اپلیکیشنهای هوشمند استفاده از Pydantic برای اعتبارسنجی و استانداردسازی خروجی‌ها تبدیل هرج‌ومرج مدل‌های زبانی به نظمِ قابل استفاده در کد اگر می‌خواهید اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی Reliable بسازید، دیدن این ویدیو توصیه میشه. 00:00 Problem Statement 00:40 Introduction 03:37 Real World Use Cases 08:05 Use Case 1: Router 16:16 Use Case 2: Invoice Extractor 23:15 Use Case 3: Meeting Note Analyzer 30:32 Conclusion Let's connect:   / ali7-kakavand   #StructuredOutput #LLM #Pydantic #Python #AI_Engineering #هوش_مصنوعی #پایتون #برنامه_نویسی