PydanticAI Come Usare
PydanticAI è un framework di agenti Python che semplifica lo sviluppo di applicazioni AI di livello produttivo combinando la potente validazione dei dati di Pydantic con l'integrazione degli LLM, offrendo iniezione delle dipendenze sicura per il tipo e supporto agnostico rispetto ai modelli.
Visualizza AltroCome usare PydanticAI
Installa PydanticAI: Installa usando pip: 'pip install pydantic-ai' o per un'installazione minima usa 'pip install pydantic-ai-slim'
Importa i Componenti Necessari: Importa i componenti di base: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' e qualsiasi altro componente Pydantic necessario
Crea un Agente: Inizializza un Agente con un modello (ad esempio, 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' o 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Definisci i Modelli di Dati: Crea modelli Pydantic per definire la struttura dei tuoi input e output utilizzando definizioni di classe con suggerimenti di tipo
Imposta le Dipendenze: Definisci le dipendenze usando @dataclass se il tuo agente ha bisogno di accedere a risorse esterne o dati durante l'esecuzione
Configura i Prompt di Sistema: Aggiungi prompt di sistema sia staticamente attraverso il costruttore dell'agente che dinamicamente usando il decoratore @agent.system_prompt
Aggiungi Strumenti: Registra strumenti usando il decoratore @agent.tool per dare al tuo agente ulteriori capacità e funzioni che può chiamare
Implementa la Validazione dei Risultati: Imposta la validazione dei risultati utilizzando modelli Pydantic e il parametro result_type nella configurazione del tuo Agente
Esegui l'Agente: Esegui l'agente usando run_sync() per operazioni sincrone o run() per operazioni asincrone, passando le dipendenze necessarie
Opzionale: Aggiungi Monitoraggio: Integra con Pydantic Logfire per il monitoraggio installando il gruppo opzionale logfire e configurando il logging
FAQ di PydanticAI
PydanticAI è un framework per agenti Python progettato per costruire applicazioni di livello produttivo con AI generativa. È stato sviluppato dal team dietro Pydantic ed è attualmente in fase beta iniziale. Mira a rendere meno doloroso lo sviluppo di applicazioni AI fornendo sicurezza dei tipi e convalida delle risposte strutturate.
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