PydanticAI 支持哪些 LLM 模型？

PydanticAI 是模型无关的，目前支持 OpenAI、Gemini 和 Groq。Anthropic 集成即将推出。它还提供了一个简单的接口来实现对其他模型的支持。

PydanticAI 的主要功能是什么？

主要功能包括：类型安全开发、使用 Pydantic 进行结构化响应验证、流式响应、用于测试的依赖注入系统、用于调试和监控的 Logfire 集成，以及使用标准 Python 开发实践进行控制流和代理组合的能力。

在 GCP 中使用 PydanticAI 时，身份验证如何工作？

在 GCP 内运行 PydanticAI 时，身份验证应该'自动工作'，无需额外设置。对于本地开发，您可能需要创建和配置服务账户。如果您安装并配置了 gcloud CLI，可以使用应用默认凭据与 VertexAIModel 一起使用。

如何监控和调试我的 PydanticAI 应用程序？

PydanticAI 提供了与 Pydantic Logfire 的集成，用于调试和监控 LLM 驱动应用程序的性能和行为。要使用 Logfire 与 PydanticAI，您需要安装 pydantic-ai 或 pydantic-ai-slim，并包含 logfire 选项组。

PydanticAI

WebsiteContact for PricingAI Code Assistant Large Language Models (LLMs)

PydanticAI 是一个 Python 代理框架，通过结合 Pydantic 强大的数据验证和 LLM 集成，简化了生产级 AI 应用程序的开发，提供类型安全的依赖注入和模型无关支持。

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更新于：2024年12月06日

什么是 PydanticAI

PydanticAI 是由 Pydantic 团队开发的一个创新代理框架，旨在简化使用生成式 AI 构建生产级应用程序的过程。目前处于早期测试阶段，它充当 Pydantic 强大的数据验证能力和各种 LLM 模型（包括 OpenAI、Gemini 和 Groq）之间的桥梁。该框架的出现源于对更直观和可靠地将 LLM 集成到 Python 应用程序中的需求，特别是在 Pydantic 团队开发 Pydantic Logfire 时发现现有解决方案不足的情况下。

PydanticAI 的主要功能

PydanticAI 是由 Pydantic 团队开发的一个 Python 代理框架，旨在使用生成式 AI 构建生产级应用程序。它提供模型无关的支持、类型安全的验证、结构化的响应处理和与各种 LLM 提供商的无缝集成。该框架强调简单性和可靠性，同时提供强大的功能，如依赖注入、流式响应和通过 Logfire 集成的全面监控。

类型安全的响应验证: 利用 Pydantic 确保 LLM 输出符合预期的数据结构，为生产应用程序提供强大的验证

依赖注入系统: 新颖的类型安全系统，允许自定义代理行为并促进测试和以评估驱动的开发

模型无关的架构: 支持多个 LLM 提供商（OpenAI、Gemini、Groq），并提供简单的接口以实现额外模型支持

流式响应处理: 能够实时处理和验证流式响应，包括在流式传输过程中进行结构化数据验证