PydanticAI
PydanticAI é um Framework de Agente Python que simplifica o desenvolvimento de aplicações de IA de qualidade de produção ao combinar a poderosa validação de dados do Pydantic com a integração de LLM, oferecendo injeção de dependência segura em termos de tipos e suporte agnóstico a modelos.
https://ai.pydantic.dev/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Dec 6, 2024
O que é PydanticAI
PydanticAI é um framework de agente inovador desenvolvido pela equipe por trás do Pydantic, projetado para simplificar o processo de construção de aplicações de qualidade de produção com IA Generativa. Atualmente em beta inicial, ele serve como uma ponte entre as robustas capacidades de validação de dados do Pydantic e vários modelos de LLM, incluindo OpenAI, Gemini e Groq. O framework surgiu da necessidade de uma maneira mais intuitiva e confiável de integrar LLMs em aplicações Python, particularmente quando a equipe do Pydantic estava desenvolvendo o Pydantic Logfire e encontrou soluções existentes insuficientes.
Principais Recursos do PydanticAI
PydanticAI é uma estrutura de agente Python projetada para construir aplicações de nível de produção com IA Generativa, desenvolvida pela equipe por trás do Pydantic. Oferece suporte independente de modelo, validação segura de tipos, manipulação estruturada de respostas e integração perfeita com vários provedores de LLM. A estrutura enfatiza simplicidade e confiabilidade, enquanto fornece recursos robustos como injeção de dependência, respostas transmitidas e monitoramento abrangente através da integração com Logfire.
Validação de Resposta Segura de Tipos: Aproveita o Pydantic para garantir que as saídas do LLM estejam em conformidade com as estruturas de dados esperadas, proporcionando validação robusta para aplicações de produção
Sistema de Injeção de Dependência: Sistema novo e seguro em tipos que permite a personalização do comportamento do agente e facilita o desenvolvimento orientado a testes e avaliações
Arquitetura Independente de Modelo: Suporta múltiplos provedores de LLM (OpenAI, Gemini, Groq) com uma interface simples para implementar suporte adicional a modelos
Manipulação de Respostas Transmitidas: Capaz de processar e validar respostas transmitidas em tempo real, incluindo validação de dados estruturados durante a transmissão
Casos de Uso do PydanticAI
Suporte ao Cliente Bancário: Crie agentes de suporte inteligentes que possam acessar dados dos clientes, fornecer conselhos personalizados e avaliar níveis de risco de segurança em tempo real
Geração de Consultas SQL: Gere e valide consultas SQL com base em entradas de linguagem natural com validação integrada através de consultas EXPLAIN do banco de dados
Extração de Dados Estruturados: Converta entradas de texto não estruturadas em modelos de dados estruturados e validados para processamento e análise posteriores
Vantagens
Construído pela equipe experiente por trás do Pydantic, garantindo confiabilidade e melhores práticas da indústria
Recursos fortes de segurança de tipos e validação para aplicações de nível de produção
Integração flexível com múltiplos provedores de LLM e práticas de desenvolvimento Python existentes
Desvantagens
Ainda em beta inicial com API sujeita a mudanças
Suporte limitado a modelos em comparação com algumas outras estruturas
Requer compreensão do Pydantic e dicas de tipo para uso ideal
Como Usar o PydanticAI
Instalar PydanticAI: Instale usando pip: 'pip install pydantic-ai' ou para instalação mínima use 'pip install pydantic-ai-slim'
Importar Componentes Necessários: Importe os componentes básicos: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' e quaisquer outros componentes do Pydantic necessários
Criar um Agente: Inicialize um Agente com um modelo (por exemplo, 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' ou 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Definir Modelos de Dados: Crie modelos Pydantic para definir a estrutura de suas entradas e saídas usando definições de classe com dicas de tipo
Configurar Dependências: Defina dependências usando @dataclass se seu agente precisar de acesso a recursos externos ou dados durante a execução
Configurar Prompts do Sistema: Adicione prompts do sistema estática ou dinamicamente através do construtor do agente ou usando o decorador @agent.system_prompt
Adicionar Ferramentas: Registre ferramentas usando o decorador @agent.tool para dar ao seu agente capacidades e funções adicionais que ele pode chamar
Implementar Validação de Resultados: Configure a validação de resultados usando modelos Pydantic e o parâmetro result_type na configuração do seu Agente
Executar o Agente: Execute o agente usando run_sync() para operações síncronas ou run() para operações assíncronas, passando as dependências necessárias
Opcional: Adicionar Monitoramento: Integre com o Pydantic Logfire para monitoramento instalando o grupo opcional logfire e configurando o registro
Perguntas Frequentes do PydanticAI
PydanticAI é uma estrutura de agente Python projetada para construir aplicações de nível de produção com IA Generativa. É desenvolvida pela equipe por trás do Pydantic e atualmente está em beta inicial. O objetivo é tornar menos doloroso o desenvolvimento de aplicações de IA, ao mesmo tempo em que fornece segurança de tipo e validação de resposta estruturada.
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