Guardrails AI utilizează specificații formale pentru a forța modelul lingvistic să genereze ieșiri validate. Directiva on-fail='reask' declanșează automat o re-interogare corectivă dacă o validare eșuează.
Exemplu de utilizare în Python
from guardrails import Guard
from pydantic import BaseModel, Field
class DateFactura(BaseModel):
cui: str = Field(description="Cod unic de înregistrare fiscală")
total: float = Field(ge=0, description="Suma totală pozitivă")
guard = Guard.from_pydantic(output_class=DateFactura)
validat = guard(llm_api_call, prompt="Extrage datele din bon: CUI 123456, Total 85 RON")Garantează primirea exclusivă a obiectelor conforme în sistemul informatic.
Întrebări & Exemple practice:
Specificațiile .rail în Guardrails AI: Validarea Ieșirilor LLM cu Corecție AutomatăAi o întrebare despre Specificațiile .rail în Guardrails AI: Validarea Ieșirilor LLM cu Corecție Automată sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.