PydanticAI
PydanticAI es un marco de Agentes en Python que agiliza el desarrollo de aplicaciones de IA de grado de producción al combinar la poderosa validación de datos de Pydantic con la integración de LLM, ofreciendo inyección de dependencias segura en cuanto a tipos y soporte agnóstico al modelo.
https://ai.pydantic.dev/?utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:06/12/2024
¿Qué es PydanticAI?
PydanticAI es un marco de agentes innovador desarrollado por el equipo detrás de Pydantic, diseñado para simplificar el proceso de construcción de aplicaciones de grado de producción con IA Generativa. Actualmente en beta temprana, sirve como un puente entre las robustas capacidades de validación de datos de Pydantic y varios modelos de LLM, incluyendo OpenAI, Gemini y Groq. El marco surgió de la necesidad de una forma más intuitiva y fiable de integrar LLMs en aplicaciones de Python, particularmente cuando el equipo de Pydantic estaba desarrollando Pydantic Logfire y encontró que las soluciones existentes eran insuficientes.
Características Principales de PydanticAI
PydanticAI es un marco de agentes de Python diseñado para construir aplicaciones de grado de producción con IA generativa, desarrollado por el equipo detrás de Pydantic. Ofrece soporte independiente del modelo, validación segura de tipos, manejo estructurado de respuestas e integración sin problemas con varios proveedores de LLM. El marco enfatiza la simplicidad y la confiabilidad mientras proporciona características robustas como inyección de dependencias, respuestas transmitidas y monitoreo integral a través de la integración con Logfire.
Validación de Respuestas Segura de Tipos: Aprovecha Pydantic para asegurar que las salidas de LLM se ajusten a las estructuras de datos esperadas, proporcionando validación robusta para aplicaciones de producción
Sistema de Inyección de Dependencias: Sistema novedoso seguro de tipos que permite la personalización del comportamiento del agente y facilita el desarrollo impulsado por pruebas y evaluación
Arquitectura Independiente del Modelo: Soporta múltiples proveedores de LLM (OpenAI, Gemini, Groq) con una interfaz simple para implementar soporte adicional de modelos
Manejo de Respuestas Transmitidas: Capaz de procesar y validar respuestas transmitidas en tiempo real, incluyendo validación de datos estructurados durante la transmisión
Casos de Uso de PydanticAI
Soporte al Cliente Bancario: Crea agentes de soporte inteligentes que pueden acceder a datos de clientes, proporcionar consejos personalizados y evaluar niveles de riesgo de seguridad en tiempo real
Generación de Consultas SQL: Genera y valida consultas SQL basadas en entradas de lenguaje natural con validación incorporada a través de consultas EXPLAIN de base de datos
Extracción de Datos Estructurados: Convierte entradas de texto no estructuradas en modelos de datos estructurados y validados para procesamiento y análisis posteriores
Ventajas
Construido por el equipo experimentado detrás de Pydantic, asegurando confiabilidad y mejores prácticas de la industria
Fuertes características de seguridad de tipos y validación para aplicaciones de grado de producción
Integración flexible con múltiples proveedores de LLM y prácticas de desarrollo de Python existentes
Desventajas
Aún en beta temprana con API sujeta a cambios
Soporte de modelo limitado en comparación con algunos otros marcos
Requiere comprensión de Pydantic y sugerencias de tipos para un uso óptimo
Cómo Usar PydanticAI
Instalar PydanticAI: Instalar usando pip: 'pip install pydantic-ai' o para una instalación mínima usar 'pip install pydantic-ai-slim'
Importar Componentes Requeridos: Importar los componentes básicos: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' y cualquier otro componente de Pydantic necesario
Crear un Agente: Inicializar un Agente con un modelo (por ejemplo, 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' o 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Definir Modelos de Datos: Crear modelos de Pydantic para definir la estructura de sus entradas y salidas utilizando definiciones de clase con sugerencias de tipo
Configurar Dependencias: Definir dependencias usando @dataclass si su agente necesita acceso a recursos o datos externos durante la ejecución
Configurar Prompts del Sistema: Agregar prompts del sistema ya sea estáticamente a través del constructor del agente o dinámicamente utilizando el decorador @agent.system_prompt
Agregar Herramientas: Registrar herramientas usando el decorador @agent.tool para dar a su agente capacidades y funciones adicionales que puede llamar
Implementar Validación de Resultados: Configurar la validación de resultados utilizando modelos de Pydantic y el parámetro result_type en la configuración de su Agente
Ejecutar el Agente: Ejecutar el agente usando run_sync() para operaciones síncronas o run() para operaciones asíncronas, pasando las dependencias necesarias
Opcional: Agregar Monitoreo: Integrar con Pydantic Logfire para monitoreo instalando el grupo opcional de logfire y configurando el registro
Preguntas Frecuentes de PydanticAI
PydanticAI es un marco de agentes de Python diseñado para construir aplicaciones de grado de producción con IA generativa. Fue creado por el equipo detrás de Pydantic y actualmente está en beta temprana. Su objetivo es hacer que el desarrollo de aplicaciones de IA sea menos doloroso, al tiempo que proporciona seguridad de tipos y validación estructurada de respuestas.
Publicaciones Oficiales
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