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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: structured-output
Kontextengineering für LLM-Apps: Strukturierte Ausgabe, Tools und Grenzen von Agenten
Wie man gezielt Eingaben für Modelle erstellt: Kontextauswahl, Prompt-Vorlagen, JSON-Schemata, eingeschränkte Dekodierung, Aufruf von Tools, Agentenschleifen und begrenzte Autonomie.
13 Min. LesezeitEin Planungsagent in LangGraph erstellen: Planen, Ausführen, Neuplanen, Berichten
Ein vierknotiger LangGraph-Planungsagent für Finanzforschung: strukturierte Pläne, ein namensraumbewusstes Tool-Register, Neuplanungsbeschränkungen sowie eine nachvollziehbare Beispielausführung.
16 Min. LesezeitZwei lokale LLM-Agenten zum Debattieren bringen: Grundierung, falscher Konsens, Schema-Fehler
Zwei lokale LLM-Agenten auf Ollama, die durch Beweise statt durch Rollenfiguren debattieren: NLI-Basis, ein Fehler beim künstlichen Konsens, Überprüfungen von Angriffen gegen Aussagen sowie erforderliche Felder.
7 Min. LesezeitVom Textvorhersager zur Softwarekomponente: Schemas und Function Calling
Wie JSON Schema, strukturierte Ausgabe und Constrained Decoding den freien Text eines LLM in typisierte Daten verwandeln, denen Ihr Code vertrauen kann – bis hin zum Function Calling.
6 Min. LesezeitNach dem LangGraph-Tutorial: Harte Kanten, Schemata und Sicherheitsschichten
Einen LangGraph SQL-Agent über das Tutorial hinaus nutzen: eingegebene Schutzmechanismen, strukturierte Ausgabe als Vertrag, Schema-Aktualisierung, Kostentransportierung sowie mehrschichtige Überprüfungen vor der Produktion.
12 Min. Lesezeit
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