Structured Outputs & JSON Mode
Van vrije tekst naar betrouwbare data: laat je agenten gestructureerde output produceren
Voorkennis
- Basiskennis van Python of TypeScript
- Ervaring met een LLM API (OpenAI, Anthropic of vergelijkbaar)
Wat je leert
- Forceer betrouwbare JSON-output van elk LLM
- Ontwerp schema's die zowel mensen als modellen begrijpen
- Implementeer function calling met type-safe validatie
- Bouw retry- en fallback-logica voor mislukte parsing
- Gebruik Pydantic en Zod voor runtime-validatie
- Test structured outputs systematisch
Curriculum
3 modules · 9 lessen
Waarom structured output essentieel is
Begrijp waarom vrije tekst-output problemen geeft in productie en hoe structured output dat oplost.
- Het probleem met vrije tekstVideo18 min
Waarom parsing van LLM-output misgaat: inconsistent formaat, hallucinaties in data, en fragiele regex-oplossingen.
- JSON mode in OpenAI en AnthropicVideo24 min
Hoe JSON mode werkt in de populairste API's, inclusief de beperkingen en valkuilen.
- Oefening: je eerste structured callOefening25 min
Praktijkoefening: bouw een functie die betrouwbaar JSON retourneert van een LLM.
Schema's en validatie
Leer schema's ontwerpen die zowel voor LLM's als voor je codebase werken.
- Schema-design: het juiste abstractieniveauVideo28 min
Hoe je JSON-schema's ontwerpt die specifiek genoeg zijn voor validatie maar flexibel genoeg voor LLM's.
- Pydantic voor Python-agentenVideo32 min
Pydantic-modellen als schema voor function calling, inclusief nested types en validators.
- Zod voor TypeScript-agentenVideo27 min
Zod-schema's als validatie-laag voor TypeScript-gebaseerde agenten.
Robuuste productie-patterns
Van prototype naar productie: error handling, retries en monitoring.
- Retry-logica en graceful degradationVideo26 min
Wat te doen als parsing mislukt: retry-strategieën, fallback-waarden en menselijke escalatie.
- Quiz: structured output kennis testenQuiz15 min
Test je begrip van JSON mode, schema-design en validatie-strategieën.
- Eindproject: gestructureerde data-extractie pipelineProject50 min
Bouw een complete pipeline die ongestructureerde tekst omzet naar gevalideerde, gestructureerde data.
Over deze cursus
Een van de meest voorkomende problemen bij agent-development: onbetrouwbare, ongestructureerde output. In deze cursus leer je hoe je LLM's dwingt om consistent JSON, schema's en gestructureerde data te produceren. Van JSON mode tot function calling en Pydantic-validatie.
Downloads & materiaal
Al het cursusmateriaal is direct downloadbaar als PDF.
Studenten bekeken ook
AI Agenten Bouwen met Python
Van script tot productie: bouw robuuste agenten met Python en moderne SDK's
Claude Code & Coding Agents
Werk effectiever met AI-programmeerassistenten die echt code schrijven, testen en debuggen
AI Agenten met TypeScript
Bouw type-safe agenten voor het web met Vercel AI SDK, LangChain.js en moderne tooling
MCP & Tool Use
Verbind je agenten met de buitenwereld via het Model Context Protocol