Struktur vor Zufall: Verlässlichere KI-Systeme bauen mit Pydantic AI

Lösungen, welche auf LLMs basieren, eröffnen interessante Möglichkeiten, sind aber dabei oft unberechenbar.

Für einen ernsthaften Einsatz ist es nötig, Antworten in nachvollziehbarer, strukturierter Form zu liefern und dabei intensiv zu testen und zu überwachen. Dieses Vorgehen schauen wir uns am Beispiel von Pydantic AI an. Die Stärke dieses Frameworks sind Mechanismen, um Ausgaben zu validieren, Systeme beobachtbar zu machen und Qualität mit automatisierten Evals zu prüfen – inklusive des Einsatzes von LLMs als Judge. Aktuell ist die Version 2 von Pydantic AI in Vorbereitung, welche nochmal einige neue Konzepte mitbringt. Das Ganze ist einfach aufzusetzen, ohne zur Raketenwissenschaft zu werden.

Ziel des Vortrags ist es, einen Einblick in systematische Arbeit mit LLMs zu geben und dabei mit Pydantic AI ein solides Framework für dieses Vorhaben vorzustellen.

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Livestream mit Q&A am 3. Juni 2026, 12:15–13:00 Uhr.
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