AIエージェント開発 【連載】pydantic-ai徹底解説 (3) 構造化レスポンスとバリデーション（GoogleColab付）
前回はツール呼び出しや依存性注入を学びました。今回は pydantic-ai の特徴的機能である「構造化レスポンス」について詳しく見ていきます。構造化レスポンスとは通常のLLM応答は生テキストですが、pydantic-aiではPydanti...
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LLM 【連載】pydantic-ai徹底解説 (1) はじめての pydantic-ai（GoogleColab付）
今回は Python で LLM(大規模言語モデル)を活用するための強力なフレームワーク「pydantic-ai」を紹介します。pydantic-ai は、Pydantic を活用した構造化レスポンスや型安全性、エージェント(Agent)・...
AIアプリケーション開発 GitLab LLMエージェントの構築：自動ラベル付けシステムの実装
GitLab LLMエージェントの構築：自動ラベル付けシステムの実装はじめにGitLabでの課題管理をより効率的に行うため、LLM（大規模言語モデル）を活用した自動ラベル付けシステムを構築する方法を解説します。このシステムは、新しいIssu...
AI開発 LlamaIndexのOpenAI Pydantic Program：構造化データ生成方法
はじめにOpenAIの新しいAPIを使用して、LlamaIndexを介して構造化データを生成する方法を紹介します。このガイドでは、ユーザーがPydanticオブジェクトを指定するだけで、簡単に構造化データを抽出できることを示します。主に以下...