用 Pydantic 校验 LLM 输出的简历抽取写法
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用 Pydantic 校验 LLM 输出的简历抽取写法
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AI 综述
一篇技术文章演示了如何用 Pydantic 校验大模型从简历文本中抽取的结构化信息：先用正则从带 markdown 围栏的模型回复中提取 JSON，再用 schema 校验类型、范围和格式。 文章还通过 field_validator 规整手机号和“15k”这类薪资写法。这些做法针对的是从简历抽取结构化信息这一场景。
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最新进展10月23日 09:56
用 Pydantic 校验 LLM 输出：从简历抽取结构化信息的完整写法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- 博客园用 Pydantic 校验 LLM 输出：从简历抽取结构化信息的完整写法
文章以从简历文本抽取结构化信息为例，演示如何用 Pydantic 校验大模型输出：先用正则从带 markdown 围栏的回复中抠出 JSON，再用 schema 做类型、范围和格式校验，并通过 field_validator 规整手机号与“15k”这类薪资写法。
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