PydanticAI
PydanticAI ist ein Python-Agenten-Framework, das die Entwicklung produktionsreifer KI-Anwendungen optimiert, indem es die leistungsstarke Datenvalidierung von Pydantic mit der LLM-Integration kombiniert und typensichere Abhängigkeitsinjektion sowie modellagnostische Unterstützung bietet.
https://ai.pydantic.dev/?utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 6, 2024
Was ist PydanticAI
PydanticAI ist ein innovatives Agenten-Framework, das vom Team hinter Pydantic entwickelt wurde und darauf abzielt, den Prozess des Aufbaus produktionsreifer Anwendungen mit generativer KI zu vereinfachen. Derzeit in der frühen Beta-Phase dient es als Brücke zwischen den robusten Datenvalidierungsfunktionen von Pydantic und verschiedenen LLM-Modellen, einschließlich OpenAI, Gemini und Groq. Das Framework entstand aus der Notwendigkeit, eine intuitivere und zuverlässigere Möglichkeit zu schaffen, LLMs in Python-Anwendungen zu integrieren, insbesondere als das Pydantic-Team Pydantic Logfire entwickelte und feststellte, dass bestehende Lösungen unzureichend waren.
Hauptfunktionen von PydanticAI
PydanticAI ist ein Python-Agenten-Framework, das für den Aufbau von produktionsreifen Anwendungen mit generativer KI entwickelt wurde, entwickelt von dem Team hinter Pydantic. Es bietet modellunabhängige Unterstützung, typsichere Validierung, strukturierte Antwortverarbeitung und nahtlose Integration mit verschiedenen LLM-Anbietern. Das Framework legt Wert auf Einfachheit und Zuverlässigkeit und bietet gleichzeitig robuste Funktionen wie Dependency Injection, gestreamte Antworten und umfassendes Monitoring durch die Logfire-Integration.
Typsichere Antwortvalidierung: Nutzen Sie Pydantic, um sicherzustellen, dass LLM-Ausgaben den erwarteten Datenstrukturen entsprechen, und bieten Sie eine robuste Validierung für Produktionsanwendungen
Dependency Injection-System: Neuartiges typsicheres System, das die Anpassung des Verhaltens von Agenten ermöglicht und test- und evaluierungsgetriebenes Entwickeln erleichtert
Modellunabhängige Architektur: Unterstützt mehrere LLM-Anbieter (OpenAI, Gemini, Groq) mit einer einfachen Schnittstelle zur Implementierung zusätzlicher Modellunterstützung
Gestreamte Antwortverarbeitung: Fähig, gestreamte Antworten in Echtzeit zu verarbeiten und zu validieren, einschließlich der Validierung strukturierter Daten während des Streamings
Anwendungsfälle von PydanticAI
Bankkunden-Support: Erstellen Sie intelligente Support-Agenten, die auf Kundendaten zugreifen, maßgeschneiderte Ratschläge geben und Sicherheitsrisikostufen in Echtzeit bewerten können
SQL-Abfragegenerierung: Generieren und validieren Sie SQL-Abfragen basierend auf natürlicher Spracheingabe mit integrierter Validierung durch Datenbank-EXPLAIN-Abfragen
Strukturierte Datenextraktion: Konvertieren Sie unstrukturierte Texteingaben in validierte, strukturierte Datenmodelle für die nachgelagerte Verarbeitung und Analyse
Vorteile
Entwickelt von dem erfahrenen Team hinter Pydantic, das Zuverlässigkeit und bewährte Branchenpraktiken gewährleistet
Starke Typsicherheit und Validierungsfunktionen für produktionsreife Anwendungen
Flexible Integration mit mehreren LLM-Anbietern und bestehenden Python-Entwicklungsmethoden
Nachteile
Noch in der frühen Beta-Phase mit API, die Änderungen unterliegt
Begrenzte Modellunterstützung im Vergleich zu einigen anderen Frameworks
Erfordert Verständnis von Pydantic und Typ-Hinweisen für optimale Nutzung
Wie verwendet man PydanticAI
PydanticAI installieren: Installieren Sie mit pip: 'pip install pydantic-ai' oder für eine minimale Installation verwenden Sie 'pip install pydantic-ai-slim'
Erforderliche Komponenten importieren: Importieren Sie die grundlegenden Komponenten: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' und alle anderen benötigten Pydantic-Komponenten
Einen Agenten erstellen: Initialisieren Sie einen Agenten mit einem Modell (z.B. 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' oder 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Datenmodelle definieren: Erstellen Sie Pydantic-Modelle, um die Struktur Ihrer Eingaben und Ausgaben mithilfe von Klassendefinitionen mit Typ-Hinweisen zu definieren
Abhängigkeiten einrichten: Definieren Sie Abhängigkeiten mit @dataclass, wenn Ihr Agent während der Ausführung auf externe Ressourcen oder Daten zugreifen muss
Systemaufforderungen konfigurieren: Fügen Sie Systemaufforderungen entweder statisch über den Agentenkonstruktor oder dynamisch mit dem @agent.system_prompt-Dekorator hinzu
Werkzeuge hinzufügen: Registrieren Sie Werkzeuge mit dem @agent.tool-Dekorator, um Ihrem Agenten zusätzliche Fähigkeiten und Funktionen zu geben, die er aufrufen kann
Ergebnisvalidierung implementieren: Richten Sie die Ergebnisvalidierung mit Pydantic-Modellen und dem Parameter result_type in Ihrer Agenten-Konfiguration ein
Den Agenten ausführen: Führen Sie den Agenten entweder mit run_sync() für synchrone Operationen oder run() für asynchrone Operationen aus und übergeben Sie die erforderlichen Abhängigkeiten
Optional: Überwachung hinzufügen: Integrieren Sie sich mit Pydantic Logfire zur Überwachung, indem Sie die optionale Gruppe logfire installieren und das Logging konfigurieren
PydanticAI FAQs
PydanticAI ist ein Python-Agenten-Framework, das entwickelt wurde, um produktionsreife Anwendungen mit generativer KI zu erstellen. Es wurde von dem Team hinter Pydantic entwickelt und befindet sich derzeit in der frühen Beta-Phase. Es zielt darauf ab, die Entwicklung von KI-Anwendungen weniger schmerzhaft zu gestalten, während es Typsicherheit und strukturierte Antwortvalidierung bietet.
Offizielle Beiträge
Wird geladen...Verwandte Artikel
Neueste KI-Tools ähnlich wie PydanticAI
Gait
Gait ist ein Collaboration-Tool, das KI-unterstützte Codegenerierung mit Versionskontrolle integriert und es Teams ermöglicht, KI-generierten Codekontext effizient zu verfolgen, zu verstehen und zu teilen.
invoices.dev
invoices.dev ist eine automatisierte Rechnungsplattform, die Rechnungen direkt aus den Git-Commits der Entwickler generiert und Integrationsmöglichkeiten für GitHub, Slack, Linear und Google-Dienste bietet.
EasyRFP
EasyRFP ist ein KI-gestütztes Edge-Computing-Toolkit, das RFP (Request for Proposal)-Antworten optimiert und eine Echtzeit-Feldphänotypisierung durch Deep-Learning-Technologie ermöglicht.
Cart.ai
Cart.ai ist eine KI-gestützte Dienstleistungsplattform, die umfassende Lösungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen bietet, einschließlich Programmierung, Kundenbeziehungsmanagement, Videobearbeitung, E-Commerce-Setup und benutzerdefinierter KI-Entwicklung mit 24/7 Unterstützung.
Beliebte KI-Tools wie PydanticAI
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat ist ein KI-gestützter Codierungsassistent, der Interaktionen in natürlicher Sprache, Echtzeit-Codevorschläge und kontextuelle Unterstützung direkt innerhalb unterstützter IDEs und GitHub.com bietet.
CopilotForXcode
CopilotForXcode ist eine Xcode-Quell-Editor-Erweiterung, die GitHub Copilot, Codeium und ChatGPT integriert, um KI-gestützte Codevorschläge, Chat-Unterstützung und Prompt-to-Code-Funktionalität innerhalb von Xcode bereitzustellen.
BLACKBOX AI
BLACKBOX AI ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der Entwicklern hilft, Code schneller zu schreiben, zu debuggen und zu optimieren, durch Codegenerierung, Chat- und Suchfunktionen.
WebStorm
WebStorm ist eine leistungsstarke integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für JavaScript und verwandte Technologien, die intelligente Codierungsunterstützung, Debugging-Tools und nahtlose Integration mit modernen Webentwicklungs-Frameworks bietet.