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:Jan 9, 2025
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của PydanticAI
PydanticAI đã đạt được 175,5 nghìn lượt truy cập với mức tăng trưởng 41.404,3% trong tháng 12. Sự ra mắt của Framework Pydantic AI với các tính năng mạnh mẽ như hỗ trợ đa mô hình, các thao tác an toàn về kiểu dữ liệu, và tích hợp Logfire đã thu hút đáng kể các nhà phát triển và cộng đồng AI, dẫn đến sự gia tăng đáng kể về lưu lượng truy cập này.
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
Mô hình S2V-01 của Hailuo AI: Cách mạng hóa tính nhất quán nhân vật trong sáng tạo video
Jan 13, 2025
Cách Sử Dụng Hypernatural AI để Tạo Video Nhanh Chóng | Hướng Dẫn Mới 2025
Jan 10, 2025
Mã quà tặng mới của CrushOn AI NSFW Chatbot trong tháng 1 năm 2025 và Cách đổi
Jan 9, 2025
Mã Giảm Giá Merlin AI Miễn Phí Tháng 1 Năm 2025 và Cách Sử Dụng | AIPURE
Jan 9, 2025
Phân tích Trang web PydanticAI
Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của PydanticAI
175.6K
Lượt truy cập hàng tháng
-
Xếp hạng Toàn cầu
-
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: Oct 2024-Dec 2024
Thông tin chi tiết về Người dùng PydanticAI
00:05:16
Thời lượng Truy cập Trung bình
5.91
Số trang mỗi lần Truy cập
31.67%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của PydanticAI
US: 21.28%
IN: 18.06%
FR: 5.57%
DE: 5.23%
GB: 4.42%
Others: 45.45%
Công cụ AI Mới nhất Tương tự PydanticAI
Gait
Gait là một công cụ hợp tác tích hợp việc tạo mã hỗ trợ AI với kiểm soát phiên bản, cho phép các nhóm theo dõi, hiểu và chia sẻ bối cảnh mã do AI tạo ra một cách hiệu quả.
invoices.dev
invoices.dev là một nền tảng lập hóa đơn tự động tạo hóa đơn trực tiếp từ các cam kết Git của các nhà phát triển, với khả năng tích hợp cho các dịch vụ GitHub, Slack, Linear và Google.
EasyRFP
EasyRFP là một bộ công cụ tính toán biên được hỗ trợ bởi AI giúp đơn giản hóa các phản hồi RFP (Yêu cầu đề xuất) và cho phép phân loại hình thái thực địa theo thời gian thực thông qua công nghệ học sâu.
Cart.ai
Cart.ai là một nền tảng dịch vụ dựa trên AI cung cấp các giải pháp tự động hóa doanh nghiệp toàn diện bao gồm lập trình, quản lý quan hệ khách hàng, chỉnh sửa video, thiết lập thương mại điện tử và phát triển AI tùy chỉnh với hỗ trợ 24/7.
Công cụ AI Phổ biến Giống PydanticAI
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat là một trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi AI cung cấp các tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên, các gợi ý mã theo thời gian thực, và hỗ trợ theo ngữ cảnh trực tiếp trong các IDE được hỗ trợ và GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode là một Tiện ích mở rộng Trình chỉnh sửa mã nguồn Xcode tích hợp GitHub Copilot, Codeium và ChatGPT để cung cấp các gợi ý mã được hỗ trợ bởi AI, hỗ trợ trò chuyện và chức năng từ prompt đến mã trong Xcode.
OpenAI o1 in the API
OpenAI o1 là một loạt mô hình 'suy luận' mới có thể truy cập thông qua API, xuất sắc trong các nhiệm vụ giải quyết vấn đề phức tạp với khả năng suy luận nâng cao, có sẵn trong hai biến thể: o1-preview và o1-mini.
BLACKBOX AI
BLACKBOX AI là một trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi AI giúp lập trình viên viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa mã nhanh hơn thông qua khả năng tạo mã, trò chuyện và tìm kiếm.