Manage Environment Variables with Pydantic
简介开发人员开发的应用程序应该部署在某些服务器上，以便任何人都可以使用它们。通常在这些应用程序所在的机器中，开发人员会设置允许应用程序运行的环境变量。这些变量可以是外部服务的 API 密钥、数据库的 URL 和[…]文章 使用 Pydantic 管理环境变量首先出现在 Towards Data Science 上。
Hands-On with Agents SDK: Safeguarding Input and Output with Guardrails
对Python的护栏如何使用OpenAI代理SDK，Sherllit和Pydantic The Post The Post与Adents SDK进行操作：保护和输出的pydantic The Post The Post The Post The Condegeguard Adive 对护栏的多代理系统的实用探索：首先出现在数据科学方面。对护栏的多代理系统的实用探索：首先出现在数据科学方面。
Streamline RAG applications with intelligent metadata filtering using Amazon Bedrock
在本文中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 上的 LLM 智能地从自然语言查询中提取元数据过滤器。通过结合 LLM 函数调用和 Pydantic 数据模型的功能，您可以动态地从用户查询中提取元数据。这种方法还可以提高检索到的信息和 RAG 应用程序生成的响应的质量。
构建最小的可用于生产的情绪分析模型照片由 Stephen Dawson 在 Unsplash 上拍摄什么是可用于生产的模型？我们听到了很多关于生产化机器学习的消息，但拥有一个可以在实际应用中蓬勃发展的模型到底意味着什么？有很多因素会影响机器学习模型在生产中的有效性。为了本文的目的，我们将重点介绍其中的五个。可重复性监控测试自动化版本控制服务推理构建可用于生产的机器学习模型的最重要部分是能够访问它。为此，我们构建了一个提供情绪分析响应的 fastapi 客户端。我们利用 pydantic 来确保输入和输出的结构。我们使用的模型是 huggingface 的 transformers 库中的基础情
