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Je vais corriger les incohérences dans les sorties json de votre workflow API python llm
Mhamed A
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre workflow Python LLM renvoie-t-il du JSON mal formé, des champs manquants, des types incorrects ou une sortie structurée incohérente ?
Je vais diagnostiquer et renforcer un workflow API LLM existant pour que les mauvaises réponses du modèle soient détectées avant de casser l’étape suivante. Selon votre configuration actuelle, je peux ajouter une validation JSON/schema, des états d’échec explicites, des retries limités lorsque c’est approprié, une gestion des erreurs plus claire, des logs et des tests ciblés.
Idéal pour :
- Workflow API LLM comme OpenAI/GPT, DeepSeek, Claude ou similaires
- Applications Python qui dépendent d’une sortie structurée fiable
- Code existant qui échoue de façon intermittente à cause de réponses incohérentes du modèle
Vous recevrez des modifications de code source propres et une explication concise de ce qui a été corrigé. Je me concentre sur un périmètre réduit et testable plutôt que de reconstruire toute votre application.
Preuve de code public :
https://github.com/zongsm-cmyk/llm-reliability-rescue-demo
La preuve publique inclut une couche de fiabilité FastAPI/Pydantic et 11/11 tests de régression.
Veuillez m’envoyer un extrait de code, un exemple de sortie/schema ou un journal d’erreurs pour que je puisse confirmer le périmètre avant de commencer.
Découvrez Mhamed A
Mhamed A
AI Integration Automation Developer
- DeMaroc
- Membre depuissept. 2026
Langues
Arabe, Anglais, Français
I am a Python and AI automation developer focused on building reliable LLM workflows with structured outputs and rigorous validation. I specialize in workflow engineering, including provider routing, failure handling, and reproducible testing. I also have extensive experience in Arabic content quality and AI output evaluation.
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FAQ
Traduction automatique
De quoi as-tu besoin de moi avant de commencer ?
Veuillez envoyer un extrait de code masqué, le JSON/schema attendu si vous en avez un, une ou deux réponses échouées du modèle, et le journal d’erreurs pertinent. N’envoyez pas de mots de passe ou de secrets de production.
Vais-je reconstruire toute mon application ?
Non. Ce service est volontairement limité à un workflow Python LLM existant. Je me concentre sur la gestion des échecs liés à la sortie structurée, la validation, la gestion des retries/échecs et le code environnant convenu.
Avec quelles APIs LLM pouvez-vous travailler ?
Le meilleur cas d’utilisation concerne les workflows Python utilisant GPT/OpenAI, DeepSeek ou des API LLM similaires qui renvoient des données structurées. Si vous utilisez un autre fournisseur, envoyez d’abord la configuration actuelle du code/API, et je confirmerai si cela correspond.
