LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Microsoft Reactor'a katılın ve geliştiricilerle canlı etkileşim kurun

Yapay zeka ve en son teknolojileri kullanmaya başlamaya hazır mısınız? Microsoft Reactor geliştiricilerin, girişimcilerin ve startup''ların yapay zeka teknolojisi ve daha fazlasını geliştirmesine yardımcı olmak için etkinlikler, eğitimler ve topluluk kaynakları sağlar. Bize katılın!

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Microsoft Reactor'a katılın ve geliştiricilerle canlı etkileşim kurun

Geri dön

Python + AI: Function calling & structured outputs

25 Mart, 2025 | 4:30 ÖS - 5:30 ÖS (UTC) Eşgüdümlü Evrensel Saat

Biçimlendir:
Canlı akış

Konu: AI Uygulamaları

Dil: İngilizce

In our fifth stream of the Python + AI series, we're going to explore the two main ways to get LLMs to output structured responses that adhere to a schema: function calling and structured outputs.

We'll start with function calling, which is the most well supported way to get structured responses, and discuss its drawbacks. Then we'll focus on the new structured outputs mode available in OpenAI models, which can be used with Pydantic models and even used in combination with function calling.

Our examples will demonstrate the many ways you can use structured responses, like entity extraction, classification, and agentic workflows.

Follow-along live, thanks to GitHub Models and GitHub Codespaces.
If you'd like to follow along with the live examples, make sure you've got a GitHub account.

You can also join a weekly office hours to ask any questions that don't get answered in the chat, in our AI Discord.

Check out more resources here