Ты когда-нибудь просил LLM вернуть структурированные данные, а в ответ получал обычное предложение?

Без структурированных выходов ты работаешь с сырым текстом, который легко может не совпасть с ожидаемым форматом.

Неожиданные ответы, пропущенные поля или неправильные типы данных приводят к ошибкам, которые легко проскочить на этапе разработки.

PydanticAI использует модели Pydantic, чтобы автоматически валидировать и структурировать ответы LLM.

Ключевые плюсы:
• Типобезопасность во время выполнения за счёт валидированных Python-объектов
• Автоматические ретраи при провале валидации
• Прямой доступ к полям без ручного парсинга
• Интеграция с уже существующими Pydantic-воркфлоу

LangChain тоже умеет это делать, но PydanticAI — более лёгкая альтернатива, когда тебе нужны только структурированные выходы.

Установка PydanticAI: pip install pydantic-ai

Узнать больше
Запустить код

👉 @PythonPortal