在今天的 AI 项目中，大模型的集成几乎成为了一种常态，但如何在保证输出的可控性和解释性的同时利用这些模型执行各种下游任务，一直是一个技术挑战。本文将介绍一个名为 ReAct 的系统，该系统通过结合大规模语言模型的输出...

Pydantic 是一个用于数据验证和设置管理的 Python 库，它通过类型注解（type hints）提供了强大的数据验证功能。本文将深入探讨 Pydantic 中 Optional 和 Union 类型的使用，这两者在处理可选字段和多类型字段时尤为重要。...

Pydantic是一个基于Python类型注解的数据验证和设置管理工具。它主要用于FastAPI等框架中进行数据验证，但也可以在其他场景中使用。Pydantic的核心是基于数据类（dataclass）的模型，它通过类型注解和验证器来确保数据的有效...

Pydantic 是一个强大的 Python 库，用于数据验证和解析，特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。本文将介绍 Pydantic 的基础知识，包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。...

使用datetime 日期类型时，想格式化成自定义的"%Y-%m-%d %H:%M:%S" 格式

定义了一个User模型，继承自BaseModel，有2个字段，id是一个整数并且是必需的，name是一个带有默认值的字符串并且不是必需的

配置管理在现代应用开发和部署中至关重要，在十二要素应用（12 Factor App）中，配置管理也是第三个重要因素。

pydantic是一个Python的数据验证和转换库，它的特点是轻量、快速、可扩展、可配置。笔者常用的用于数据接口schema定义与检查。

Web 开发中，如果接口的请求传入了不可见字符而保存在了后端，可能会造成一系列安全问题，不得不重视。今天分享一个方法，可以让 FastAPi 中所有的接口拒绝不可见字符。...

前言 与使用 Query、Path 和 Body 在路径操作函数中声明额外的校验和元数据的方式相同，你可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。 Field 字段参数说明 关于 Field 字段参数说明 Field(Non...