Структурированный вывод LLM с использованием Pydantic и LangChain

Присоединяйтесь к AI Dev Skool и запустите свой ИИ-стартап уже сегодня! https://skool.com/ai-software-developers — это сообщество для основателей, разработчиков и новаторов в области ИИ, готовых вывести свои проекты на новый уровень. Если вы запускаете ИИ-стартап или работаете над побочным проектом, перестаньте тратить время на бесконечные обучающие материалы и начните сосредотачиваться на действительно важных вещах. В AI Dev Skool вы: ✅ Получите экспертные рекомендации по лучшим фреймворкам для ИИ ✅ Отбросьте лишнюю информацию и сразу переходите к тому, что работает ✅ Максимально эффективно используйте свое время благодаря тщательно отобранным ресурсам и практическим знаниям ✅ Установите прочные связи с единомышленниками — разработчиками и основателями Наши лучшие участники активно взаимодействуют, делятся опытом и создают проекты, приобретая навыки и превращая идеи в реальные предприятия. Если вы серьезно относитесь к разработке ИИ и хотите быстро добиться успеха, это место для вас. 🚀 Присоединяйтесь прямо сейчас и начните создавать более эффективные решения: https://skool.com/ai-software-developers Вам когда-нибудь приходилось бороться с получением чистых, структурированных данных из ваших вызовов LLM или агентских сетей? Если вы пытались собрать воедино JSON-ответы, боролись с проверкой данных или просто старались поддерживать порядок в своем коде, вы попали по адресу! В сегодняшнем видео я покажу вам, как объединить три мощных инструмента — LangGraph, Pydantic и JSON — для оптимизации процесса возврата структурированных данных вашими агентами. Независимо от того, создаете ли вы ИИ-помощника, конвейер обработки данных или генератор ответов API, этот рабочий процесс сэкономит вам время и избавит от головной боли. Мы начнем с создания сети из 4 агентов с помощью LangGraph, мощного фреймворка для агентских потоков. Затем мы используем Pydantic и JSON для анализа и проверки ответов агентов, преобразуя их в структурированные данные, готовые к использованию вашими приложениями. 🔗 Ссылки и ресурсы: Skool: https://www.skool.com/ai-software-dev... Code the Revolution: Информационная рассылка - https://aidev9.substack.com/ Сервер Discord:   / discord   Документация LangGraph по Python: https://www.langchain.com/langgraph Langsmith: https://www.langchain.com/langsmith #ai #openai #langgraph #chatbot #langsmith #agent 🕒 ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ: 00:00 - Вступление 00:14 - Настройка проекта 00:57 - Учебное пособие по программированию 11:18 - Тестирование 12:08 - LangSmith 13:57 - Более сложная задача 14:36 ​​- Заключение