PydanticAI Como Fazer
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.
Ver MaisComo 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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