PydanticAI
PydanticAI là một Framework Tác Nhân Python giúp đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng AI chất lượng sản xuất bằng cách kết hợp khả năng xác thực dữ liệu mạnh mẽ của Pydantic với tích hợp LLM, cung cấp tiêm phụ thuộc an toàn kiểu và hỗ trợ không phụ thuộc vào mô hình.
https://ai.pydantic.dev/?utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Dec 6, 2024
PydanticAI là gì
PydanticAI là một framework tác nhân sáng tạo được phát triển bởi nhóm đứng sau Pydantic, được thiết kế để đơn giản hóa quy trình xây dựng các ứng dụng chất lượng sản xuất với AI sinh tạo. Hiện đang ở giai đoạn beta đầu, nó phục vụ như một cầu nối giữa khả năng xác thực dữ liệu mạnh mẽ của Pydantic và các mô hình LLM khác nhau, bao gồm OpenAI, Gemini và Groq. Framework này xuất hiện từ nhu cầu về một cách tích hợp LLM vào các ứng dụng Python một cách trực quan và đáng tin cậy hơn, đặc biệt là khi nhóm Pydantic đang phát triển Pydantic Logfire và thấy các giải pháp hiện có còn thiếu.
Các Tính năng Chính của PydanticAI
PydanticAI là một Khung tác nhân Python được thiết kế để xây dựng các ứng dụng đạt tiêu chuẩn sản xuất với AI sinh tạo, được phát triển bởi nhóm đứng sau Pydantic. Nó cung cấp hỗ trợ không phụ thuộc vào mô hình, xác thực an toàn kiểu, xử lý phản hồi có cấu trúc và tích hợp liền mạch với nhiều nhà cung cấp LLM khác nhau. Khung này nhấn mạnh sự đơn giản và độ tin cậy trong khi cung cấp các tính năng mạnh mẽ như tiêm phụ thuộc, phản hồi theo luồng và giám sát toàn diện thông qua tích hợp Logfire.
Xác thực Phản hồi An toàn Kiểu: Sử dụng Pydantic để đảm bảo đầu ra LLM tuân theo các cấu trúc dữ liệu mong đợi, cung cấp xác thực mạnh mẽ cho các ứng dụng sản xuất
Hệ thống Tiêm Phụ thuộc: Hệ thống an toàn kiểu mới cho phép tùy chỉnh hành vi của tác nhân và tạo điều kiện cho phát triển dựa trên thử nghiệm và đánh giá
Kiến trúc Không phụ thuộc vào Mô hình: Hỗ trợ nhiều nhà cung cấp LLM (OpenAI, Gemini, Groq) với giao diện đơn giản để triển khai hỗ trợ mô hình bổ sung
Xử lý Phản hồi theo Luồng: Có khả năng xử lý và xác thực các phản hồi theo luồng theo thời gian thực, bao gồm xác thực dữ liệu có cấu trúc trong quá trình phát luồng
Các Trường hợp Sử dụng của PydanticAI
Hỗ trợ Khách hàng Ngân hàng: Tạo ra các tác nhân hỗ trợ thông minh có thể truy cập dữ liệu khách hàng, cung cấp lời khuyên phù hợp và đánh giá mức độ rủi ro an ninh theo thời gian thực
Tạo truy vấn SQL: Tạo và xác thực các truy vấn SQL dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên với xác thực tích hợp thông qua các truy vấn EXPLAIN của cơ sở dữ liệu
Trích xuất Dữ liệu có cấu trúc: Chuyển đổi các đầu vào văn bản không có cấu trúc thành các mô hình dữ liệu có cấu trúc đã được xác thực để xử lý và phân tích tiếp theo
Ưu điểm
Được xây dựng bởi đội ngũ có kinh nghiệm đứng sau Pydantic, đảm bảo độ tin cậy và các phương pháp tốt nhất trong ngành
Tính an toàn kiểu mạnh mẽ và các tính năng xác thực cho các ứng dụng đạt tiêu chuẩn sản xuất
Tích hợp linh hoạt với nhiều nhà cung cấp LLM và các thực tiễn phát triển Python hiện có
Nhược điểm
Vẫn đang trong giai đoạn beta đầu tiên với API có thể thay đổi
Hỗ trợ mô hình hạn chế so với một số khung khác
Cần hiểu biết về Pydantic và gợi ý kiểu để sử dụng tối ưu
Cách Sử dụng PydanticAI
Cài đặt PydanticAI: Cài đặt bằng pip: 'pip install pydantic-ai' hoặc để cài đặt tối thiểu sử dụng 'pip install pydantic-ai-slim'
Nhập các thành phần cần thiết: Nhập các thành phần cơ bản: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' và bất kỳ thành phần Pydantic nào khác cần thiết
Tạo một tác nhân: Khởi tạo một tác nhân với một mô hình (ví dụ: 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' hoặc 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Định nghĩa các mô hình dữ liệu: Tạo các mô hình Pydantic để định nghĩa cấu trúc của đầu vào và đầu ra của bạn bằng cách sử dụng các định nghĩa lớp với gợi ý kiểu
Thiết lập các phụ thuộc: Định nghĩa các phụ thuộc bằng cách sử dụng @dataclass nếu tác nhân của bạn cần truy cập vào các tài nguyên hoặc dữ liệu bên ngoài trong quá trình thực thi
Cấu hình các lời nhắc hệ thống: Thêm các lời nhắc hệ thống một cách tĩnh thông qua bộ tạo tác nhân hoặc động bằng cách sử dụng trang trí @agent.system_prompt
Thêm công cụ: Đăng ký các công cụ bằng cách sử dụng trang trí @agent.tool để cung cấp cho tác nhân của bạn các khả năng và chức năng bổ sung mà nó có thể gọi
Thực hiện xác thực kết quả: Thiết lập xác thực kết quả bằng cách sử dụng các mô hình Pydantic và tham số result_type trong cấu hình tác nhân của bạn
Chạy tác nhân: Thực thi tác nhân bằng cách sử dụng run_sync() cho các hoạt động đồng bộ hoặc run() cho các hoạt động không đồng bộ, truyền các phụ thuộc cần thiết
Tùy chọn: Thêm giám sát: Tích hợp với Pydantic Logfire để giám sát bằng cách cài đặt nhóm tùy chọn logfire và cấu hình ghi nhật ký
Câu hỏi Thường gặp về PydanticAI
PydanticAI là một Khung Đại lý Python được thiết kế để xây dựng các ứng dụng chất lượng sản xuất với AI Tạo sinh. Nó được phát triển bởi đội ngũ đứng sau Pydantic và hiện đang ở giai đoạn beta sớm. Nó nhằm mục đích giảm bớt khó khăn trong việc phát triển các ứng dụng AI trong khi cung cấp tính an toàn kiểu và xác thực phản hồi có cấu trúc.
Bài đăng chính thức
Đang tải...Bài viết liên quan
Bài viết phổ biến
Bản cập nhật Google Gemini 2.0 xây dựng trên nền tảng Gemini Flash 2.0
Dec 12, 2024
ChatGPT Hiện Đang Không Khả Dụng: Chuyện Gì Đã Xảy Ra và Điều Gì Tiếp Theo?
Dec 12, 2024
Cập nhật nội dung 12 ngày của OpenAI 2024
Dec 12, 2024
X của Elon Musk giới thiệu Grok Aurora: Công cụ tạo hình ảnh AI mới
Dec 10, 2024