PydanticAI 功能
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。
查看更多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
PydanticAI 的使用场景
银行业客户支持: 创建智能支持代理，可以访问客户数据、提供定制建议并实时评估安全风险级别
SQL 查询生成: 根据自然语言输入生成和验证 SQL 查询，并通过数据库 EXPLAIN 查询进行内置验证
结构化数据提取: 将非结构化文本输入转换为验证后的结构化数据模型，以供下游处理和分析
优点
由 Pydantic 背后的经验丰富的团队构建，确保可靠性和行业最佳实践
生产级应用程序的强类型安全和验证功能
与多个 LLM 提供商和现有 Python 开发实践的灵活集成
缺点
仍处于早期测试阶段，API 可能会变化
与某些其他框架相比，模型支持有限
需要理解 Pydantic 和类型提示才能最佳使用
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