Sie setzen Large Language Models in Ihrem Unternehmen ein und kennen folgendes Problem: Sie würden den Output gerne strukturiert verarbeiten können, das Modell liefert allerdings reine Textausgaben, die sich nur schwer maschinell verarbeiten lassen. Die Folge? Aufwendige Validierung, Fehlerbehandlung und ständiges Nacharbeiten.
Structured Outputs bieten einen Lösungsansatz für dieses Problem. Die Methode garantiert, dass LLM-Antworten exakt Ihrem definierten Schema entsprechen – mit korrekten Datentypen, vollständigen Feldern und validierten Werten.
In folgendem Jupyter Notebook zeigen wir Ihnen anhand praxisnaher Beispiele:
- Wie Sie Rechnungen automatisch extrahieren und verarbeiten
- Wie Bestellungen aus E-Mails strukturiert erfasst werden
- Wie Kundenfeedback automatisch kategorisiert und priorisiert wird
- Wie Meeting-Protokolle in Action Items umgewandelt werden
Das Notebook enthält vollständige, lauffähige Code-Beispiele, die Sie direkt für Ihre eigenen Anwendungsfälle anpassen können.
Voraussetzung: Python-Kenntnisse.
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