संक्षिप्त उत्तर
Model output को अविश्वसनीय text मानें। JSON माँगें, raw response सुरक्षित रखें, उसे local रूप से parse करें और Pydantic से object validate करें। Validation विफल होने पर स्पष्ट error लौटाएँ या केवल एक सीमित repair प्रयास करें। इस तरीके को किसी provider-specific structured-output parameter की आवश्यकता नहीं है। यह पहली model response के valid JSON होने की गारंटी भी नहीं देता।Python उदाहरण
OpenAI SDK और Pydantic install करें, फिर OpenAI-compatible Chat Completions API उपयोग करें:Validation workflow
- Application के लिए आवश्यक सबसे छोटा schema बनाएँ।
- JSON माँगें और schema से बाहर के fields न जोड़ें।
- Data policy अनुमति दे तो raw response को सुरक्षित स्थान पर रखें।
json.loadsसे parse करें।model_validateसे validate करें।- स्पष्ट failure लौटाएँ या एक सीमित repair प्रयास करें।
Validation विफल होने पर क्या जाँचें
Pydantic client-side object validate करता है। यह object के factual values सही होने का प्रमाण नहीं देता। IDs, permissions, totals और domain rules के लिए अलग business checks जोड़ें।

