结构化输出

从 2000 年代初的正则解析时代到现代 LLM 驱动的数据流，探讨如何通过防御性编程和高效 API 聚合平台处理 AI 生成的非结构化数据。

深入了解如何利用 Pydantic AI 框架构建生产级的 LLM 智能体。本文涵盖类型安全、结构化输出、依赖注入以及如何通过 n1n.ai 优化模型调用流程。

深入探讨如何将 JSON Schema 视为一种提示词（Prompt），以提高 AWS Bedrock（包括 Claude 3.5 Sonnet 等模型）的提取准确性和稳定性。