PydanticAI Howto
PydanticAI est un framework d'agent Python qui simplifie le développement d'applications d'IA de production en combinant la puissante validation des données de Pydantic avec l'intégration des LLM, offrant une injection de dépendances sécurisée par type et un support agnostique au modèle.
Voir plusComment utiliser PydanticAI
Installer PydanticAI: Installez en utilisant pip : 'pip install pydantic-ai' ou pour une installation minimale utilisez 'pip install pydantic-ai-slim'
Importer les Composants Requis: Importez les composants de base : 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' et tout autre composant Pydantic nécessaire
Créer un Agent: Initialisez un Agent avec un modèle (par exemple, 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' ou 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Définir les Modèles de Données: Créez des modèles Pydantic pour définir la structure de vos entrées et sorties en utilisant des définitions de classe avec des annotations de type
Configurer les Dépendances: Définissez les dépendances en utilisant @dataclass si votre agent a besoin d'accéder à des ressources ou des données externes pendant l'exécution
Configurer les Prompts Système: Ajoutez des prompts système soit statiquement via le constructeur de l'agent, soit dynamiquement en utilisant le décorateur @agent.system_prompt
Ajouter des Outils: Enregistrez des outils en utilisant le décorateur @agent.tool pour donner à votre agent des capacités et des fonctions supplémentaires qu'il peut appeler
Mettre en Œuvre la Validation des Résultats: Configurez la validation des résultats en utilisant des modèles Pydantic et le paramètre result_type dans la configuration de votre Agent
Exécuter l'Agent: Exécutez l'agent en utilisant soit run_sync() pour des opérations synchrones, soit run() pour des opérations asynchrones, en passant les dépendances nécessaires
Optionnel : Ajouter la Surveillance: Intégrez avec Pydantic Logfire pour la surveillance en installant le groupe optionnel logfire et en configurant la journalisation
FAQ de PydanticAI
PydanticAI est un cadre d'agent Python conçu pour créer des applications de qualité production avec l'IA générative. Il est développé par l'équipe derrière Pydantic et est actuellement en bêta précoce. Son objectif est de rendre le développement d'applications IA moins douloureux tout en offrant une sécurité de type et une validation de réponse structurée.
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