教程：用 Pydantic 校验大模型输出
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教程：用 Pydantic 校验大模型输出
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AI 综述
博客园作者发布教程，演示用 Pydantic 校验大模型输出，解决输出格式失控问题。教程以简历信息抽取为例：先从模型返回文本中提取 JSON，再按预定义 schema 做类型、范围与跨字段核对，校验失败时把错误信息回喂模型重试。 教程全程使用模拟数据，运行 pip install pydantic[email] 即可跑通，无需接入真实服务；同时附上了接入真实 API（设置 temperature=0）以及与 LangChain、LlamaIndex 结构化输出功能的对接方式。
AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新
最新进展10月23日 09:56
让 LLM 输出不再失控：用 Pydantic 校验大模型输出报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- 博客园精选让 LLM 输出不再失控：用 Pydantic 校验大模型输出
这篇教程以简历信息抽取为例，演示用 Pydantic 校验大模型输出：先从返回文本里抠出 JSON，再按 schema 做类型、范围与跨字段核对，失败后把错误信息回喂模型重试。全程用模拟数据，pip install pydantic[email] 即可跑通，并附接真实 API（temperature=0）以及 LangChain、LlamaIndex 结构化输出的对接方式。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。