PydanticAI 사용법
PydanticAI는 Pydantic의 강력한 데이터 검증과 LLM 통합을 결합하여 생산 수준의 AI 애플리케이션 개발을 간소화하는 파이썬 에이전트 프레임워크로, 타입 안전한 의존성 주입 및 모델 비의존적 지원을 제공합니다.
더 보기PydanticAI 사용 방법
PydanticAI 설치: pip를 사용하여 설치: 'pip install pydantic-ai' 또는 최소 설치를 위해 'pip install pydantic-ai-slim' 사용
필요한 구성 요소 가져오기: 기본 구성 요소 가져오기: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' 및 필요한 다른 Pydantic 구성 요소
에이전트 생성: 모델로 에이전트를 초기화합니다 (예: 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' 또는 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
데이터 모델 정의: 클래스 정의와 타입 힌트를 사용하여 입력 및 출력의 구조를 정의하기 위해 Pydantic 모델을 생성합니다.
의존성 설정: 에이전트가 실행 중 외부 리소스나 데이터에 접근해야 하는 경우 @dataclass를 사용하여 의존성을 정의합니다.
시스템 프롬프트 구성: 에이전트 생성자를 통해 정적으로 또는 @agent.system_prompt 데코레이터를 사용하여 동적으로 시스템 프롬프트를 추가합니다.
도구 추가: @agent.tool 데코레이터를 사용하여 도구를 등록하여 에이전트가 호출할 수 있는 추가 기능과 능력을 부여합니다.
결과 검증 구현: Pydantic 모델과 에이전트 구성의 result_type 매개변수를 사용하여 결과 검증을 설정합니다.
에이전트 실행: run_sync()를 사용하여 동기 작업을 수행하거나 run()을 사용하여 비동기 작업을 수행하며, 필요한 의존성을 전달합니다.
선택 사항: 모니터링 추가: logfire 선택 그룹을 설치하고 로깅을 구성하여 모니터링을 위해 Pydantic Logfire와 통합합니다.
PydanticAI 자주 묻는 질문
PydanticAI는 생성 AI로 프로덕션 급 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 Python 에이전트 프레임워크입니다. Pydantic 팀에 의해 구축되었으며 현재 초기 베타 상태입니다. 이는 AI 애플리케이션 개발을 덜 고통스럽게 만들면서 타입 안전성과 구조화된 응답 검증을 제공합니다.
PydanticAI 월간 트래픽 동향
PydanticAI는 1,040회의 방문자 증가를 보였으며, 이는 0.6%의 성장률로 이어졌습니다. 주목할 만한 제품 업데이트나 시장 활동이 없었음에도 이러한 약간의 성장은 일반적인 시장 변동과 타입 안전성을 갖춘 모델 독립적 AI 프레임워크에 대한 지속적인 관심 때문인 것으로 보입니다.
과거 트래픽 보기
더 보기