PydanticAI 使い方
PydanticAIは、Pydanticの強力なデータバリデーションとLLM統合を組み合わせて、生産グレードのAIアプリケーションの開発を簡素化するPythonエージェントフレームワークであり、型安全な依存性注入とモデル非依存のサポートを提供します
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PydanticAIをインストールする: pipを使用してインストールします: 'pip install pydantic-ai' または最小限のインストールの場合は 'pip install pydantic-ai-slim' を使用します
必要なコンポーネントをインポートする: 基本コンポーネントをインポートします: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' および必要な他のPydanticコンポーネント
エージェントを作成する: モデルを使用してエージェントを初期化します（例: 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' または 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")'）
データモデルを定義する: クラス定義と型ヒントを使用して、入力と出力の構造を定義するためにPydanticモデルを作成します
依存関係を設定する: エージェントが実行中に外部リソースやデータにアクセスする必要がある場合は、@dataclassを使用して依存関係を定義します
システムプロンプトを設定する: エージェントコンストラクタを介して静的に、または@agent.system_promptデコレーターを使用して動的にシステムプロンプトを追加します
ツールを追加する: @agent.toolデコレーターを使用してツールを登録し、エージェントに追加の機能を持たせます
結果のバリデーションを実装する: Pydanticモデルとエージェント設定のresult_typeパラメータを使用して結果のバリデーションを設定します
エージェントを実行する: run_sync()を使用して同期操作を実行するか、run()を使用して非同期操作を実行し、必要な依存関係を渡します
オプション: 監視を追加する: logfireオプショナルグループをインストールし、ログ記録を設定することで、Pydantic Logfireと統合して監視を行います
PydanticAIのよくある質問
PydanticAIは、生成AIを使用して生産レベルのアプリケーションを構築するために設計されたPythonエージェントフレームワークです。これはPydanticの背後にいるチームによって構築されており、現在は初期ベータ版です。タイプセーフティと構造化されたレスポンス検証を提供しながら、AIアプリケーションの開発をより容易にすることを目指しています。
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