PydanticAI
PydanticAI adalah Kerangka Agen Python yang menyederhanakan pengembangan aplikasi AI kelas produksi dengan menggabungkan validasi data Pydantic yang kuat dengan integrasi LLM, menawarkan injeksi ketergantungan yang aman tipe dan dukungan model-agnostic.
https://ai.pydantic.dev/?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Dec 6, 2024
Apa itu PydanticAI
PydanticAI adalah kerangka kerja agen inovatif yang dikembangkan oleh tim di balik Pydantic, dirancang untuk menyederhanakan proses pembangunan aplikasi kelas produksi dengan AI Generatif. Saat ini dalam beta awal, ia berfungsi sebagai jembatan antara kemampuan validasi data Pydantic yang kuat dan berbagai model LLM, termasuk OpenAI, Gemini, dan Groq. Kerangka kerja ini muncul dari kebutuhan akan cara yang lebih intuitif dan dapat diandalkan untuk mengintegrasikan LLM ke dalam aplikasi Python, terutama ketika tim Pydantic sedang mengembangkan Pydantic Logfire dan menemukan solusi yang ada kurang memadai.
Fitur Utama PydanticAI
PydanticAI adalah Kerangka Kerja Agen Python yang dirancang untuk membangun aplikasi kelas produksi dengan AI Generatif, dikembangkan oleh tim di balik Pydantic. Ini menawarkan dukungan yang tidak tergantung pada model, validasi yang aman tipe, penanganan respons terstruktur, dan integrasi yang mulus dengan berbagai penyedia LLM. Kerangka kerja ini menekankan kesederhanaan dan keandalan sambil menyediakan fitur-fitur kuat seperti injeksi ketergantungan, respons yang dialirkan, dan pemantauan komprehensif melalui integrasi Logfire.
Validasi Respons yang Aman Tipe: Memanfaatkan Pydantic untuk memastikan keluaran LLM sesuai dengan struktur data yang diharapkan, memberikan validasi yang kuat untuk aplikasi produksi
Sistem Injeksi Ketergantungan: Sistem aman tipe yang baru yang memungkinkan kustomisasi perilaku agen dan memfasilitasi pengujian dan pengembangan yang didorong oleh evaluasi
Arsitektur Agnostik Model: Mendukung beberapa penyedia LLM (OpenAI, Gemini, Groq) dengan antarmuka sederhana untuk menerapkan dukungan model tambahan
Penanganan Respons yang Dialirkan: Mampu memproses dan memvalidasi respons yang dialirkan secara real-time, termasuk validasi data terstruktur selama streaming
Kasus Penggunaan PydanticAI
Dukungan Pelanggan Perbankan: Buat agen dukungan cerdas yang dapat mengakses data pelanggan, memberikan saran yang disesuaikan, dan menilai tingkat risiko keamanan secara real-time
Generasi Kuery SQL: Hasilkan dan validasi kuery SQL berdasarkan input bahasa alami dengan validasi bawaan melalui kuery EXPLAIN database
Ekstraksi Data Terstruktur: Ubah input teks yang tidak terstruktur menjadi model data terstruktur yang divalidasi untuk pemrosesan dan analisis lebih lanjut
Kelebihan
Dibangun oleh tim berpengalaman di balik Pydantic, memastikan keandalan dan praktik terbaik industri
Fitur keamanan tipe dan validasi yang kuat untuk aplikasi kelas produksi
Integrasi fleksibel dengan beberapa penyedia LLM dan praktik pengembangan Python yang ada
Kekurangan
Masih dalam beta awal dengan API yang dapat berubah
Dukungan model terbatas dibandingkan dengan beberapa kerangka kerja lainnya
Memerlukan pemahaman tentang Pydantic dan penunjukan tipe untuk penggunaan yang optimal
Cara Menggunakan PydanticAI
Instal PydanticAI: Instal menggunakan pip: 'pip install pydantic-ai' atau untuk instalasi minimal gunakan 'pip install pydantic-ai-slim'
Impor Komponen yang Diperlukan: Impor komponen dasar: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' dan komponen Pydantic lainnya yang diperlukan
Buat Agen: Inisialisasi Agen dengan model (misalnya, 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' atau 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Tentukan Model Data: Buat model Pydantic untuk mendefinisikan struktur input dan output Anda menggunakan definisi kelas dengan petunjuk tipe
Atur Ketergantungan: Tentukan ketergantungan menggunakan @dataclass jika agen Anda memerlukan akses ke sumber daya atau data eksternal selama eksekusi
Konfigurasi Prompt Sistem: Tambahkan prompt sistem baik secara statis melalui konstruktor agen atau secara dinamis menggunakan dekorator @agent.system_prompt
Tambahkan Alat: Daftarkan alat menggunakan dekorator @agent.tool untuk memberikan kemampuan dan fungsi tambahan yang dapat dipanggil oleh agen Anda
Terapkan Validasi Hasil: Atur validasi hasil menggunakan model Pydantic dan parameter result_type dalam konfigurasi Agen Anda
Jalankan Agen: Eksekusi agen menggunakan run_sync() untuk operasi sinkron atau run() untuk operasi asinkron, dengan melewatkan ketergantungan yang diperlukan
Opsional: Tambahkan Pemantauan: Integrasikan dengan Pydantic Logfire untuk pemantauan dengan menginstal grup opsional logfire dan mengonfigurasi logging
FAQ PydanticAI
PydanticAI adalah Kerangka Agen Python yang dirancang untuk membangun aplikasi kelas produksi dengan AI Generatif. Ini dibangun oleh tim di balik Pydantic dan saat ini berada dalam tahap beta awal. Tujuannya adalah untuk membuat pengembangan aplikasi AI menjadi kurang menyakitkan sambil memberikan keamanan tipe dan validasi respons terstruktur.
Postingan Resmi
Memuat...Artikel Terkait
Alat AI Terbaru Serupa dengan PydanticAI
Gait
Gait adalah alat kolaborasi yang mengintegrasikan generasi kode yang dibantu AI dengan kontrol versi, memungkinkan tim untuk melacak, memahami, dan membagikan konteks kode yang dihasilkan AI dengan efisien.
invoices.dev
invoices.dev adalah platform penagihan otomatis yang menghasilkan faktur langsung dari komit Git pengembang, dengan kemampuan integrasi untuk layanan GitHub, Slack, Linear, dan Google.
EasyRFP
EasyRFP adalah toolkit komputasi tepi yang didukung AI yang memperlancar respons RFP (Permintaan Proposal) dan memungkinkan fenotip lapangan waktu nyata melalui teknologi pembelajaran mendalam.
Cart.ai
Cart.ai adalah platform layanan bertenaga AI yang menyediakan solusi otomatisasi bisnis yang komprehensif termasuk pengkodean, manajemen hubungan pelanggan, pengeditan video, pengaturan e-commerce, dan pengembangan AI kustom dengan dukungan 24/7.
Alat AI Populer Seperti PydanticAI
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat adalah asisten pengkodean bertenaga AI yang menyediakan interaksi bahasa alami, saran kode waktu nyata, dan dukungan kontekstual langsung di dalam IDE yang didukung dan GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode adalah Ekstensi Editor Sumber Xcode yang mengintegrasikan GitHub Copilot, Codeium, dan ChatGPT untuk memberikan saran kode yang didukung AI, bantuan obrolan, dan fungsionalitas prompt-to-code di dalam Xcode.
BLACKBOX AI
BLACKBOX AI adalah asisten pengkodean bertenaga AI yang membantu pengembang menulis, melakukan debugging, dan mengoptimalkan kode lebih cepat melalui kemampuan pembuatan kode, obrolan, dan pencarian.
WebStorm
WebStorm adalah lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) yang kuat untuk JavaScript dan teknologi terkait, menawarkan bantuan pengkodean cerdas, alat debugging, dan integrasi yang mulus dengan kerangka pengembangan web modern.