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。
PydanticAI の月間トラフィック傾向
PydanticAIは2025年2月に1,040件の訪問数増加と0.6%の成長率を記録しました。最近の製品アップデートや重要な市場活動がない中、このわずかな成長は通常の市場変動と、その型安全性およびモデル非依存機能への継続的な関心によるものと考えられます。
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