Поиск.
Найдено: 0 моделей и 17 материалов
Материалы
Как написать промпт для предметной фотографии товара с нейросетью
Шаблон промпта для рекламного изображения товара: композиция, свет, фон и контроль упаковки.
Как составить шот-лист для съёмки с помощью ИИ
Как превратить сценарий ролика в список кадров с планами, движением камеры, реквизитом и отметками для монтажа.
Как получить Pydantic-результат задачи CrewAI через output_pydantic
Структурированный TaskOutput в CrewAI через output_pydantic: схема заявки, конкретный вход, доступ к result.pydantic и предметная проверка.
Как создать изображение в ChatGPT: промпт, правки и проверка результата
Как получить иллюстрацию в ChatGPT без бесконечных перегенераций: задаём композицию, стиль, формат и делаем точечные правки.
Как дать агенту Pydantic AI инструмент чтения справки без права записи
Инструмент tool_plain для чтения вымышленной справки: минимальные полномочия, пример вопроса, проверка вызова и защита от ложных ответов.
Как извлечь поля заявки из русского письма через Pydantic AI и output_type
Пошаговое извлечение темы и номера заявки в Pydantic AI: схема BaseModel, конкретное письмо, проверка полей и ошибки, которые не исправит одна валидация.
Как ограничить число обращений агента Pydantic AI к модели через request_limit
Ограничение числа модельных шагов Pydantic AI: UsageLimits(request_limit), обработка исключения и тест на цикл инструмента.
Как отклонить фактически неверный ответ Pydantic AI через output_validator
Выходной валидатор Pydantic AI на примере суммы заказа: проверка суммы по каталогу, ModelRetry, границы повторов и критерий приёмки.
Как передать идентификатор клиента в Pydantic AI через deps и RunContext
Передача tenant через deps_type и RunContext в Pydantic AI: отделяем доступ к справке одного клиента от текста пользовательского запроса.
Как добавлять правила конкретного клиента через динамические instructions Pydantic AI
Динамические instructions в Pydantic AI: передача разрешённого языка ответа из deps, два тестовых клиента и защита от недоверенного текста.
Как запросить повторный вызов инструмента Pydantic AI через ModelRetry
ModelRetry в инструменте Pydantic AI: недостающая часть кода, ограниченный бюджет попыток и разница между просьбой к модели и исправлением данных.
Как протестировать инструмент агента Pydantic AI без вызова LLM через TestModel
Локальный тест инструмента с TestModel и override: какие свойства можно проверить без LLM, почему нельзя оценивать так качество настоящих ответов.
Как продолжить диалог Pydantic AI через message_history без смешивания пользователей
Два последовательных ответа Pydantic AI: передаём all_messages в message_history, проверяем связность и не путаем истории разных пользователей.
Почему лимит токенов Pydantic AI не всегда останавливает запрос до отправки
Разбираем UsageLimits для токенов Pydantic AI: когда проверка происходит после ответа, как отдельно ограничить вход одного запроса и чего не обещать.
Как тестировать отказ RAG-ассистента, когда в базе нет ответа
Негативный сценарий RAG с пустой выдачей: отделяем отсутствие доказательств от ответа модели и проверяем безопасный контракт.
Midjourney или ChatGPT для изображений: что выбрать дизайнеру и контент-мейкеру
Обзор Midjourney и генерации изображений в ChatGPT: стиль, управление правками, текст на картинках и выбор сервиса под реальные задачи.
Runway или Kling для видео: честный обзор генерации роликов из промпта
Сравниваем Runway и Kling для коротких AI-видео: движение, контроль сцены, правки и как оценивать сервисы без хайпа.