__FRONTMATTER_17_# Foglio di Trucco Pidantico AI Framework

Panoramica¶

Pydantic AI è un potente framework di agenti Python progettato per rendere le applicazioni di produzione-grade con AI Generativo più semplice e affidabile. Costruito sulla parte superiore della popolare libreria di convalida dei dati Pydantic, Pydantic AI colma il divario tra le applicazioni tradizionali Python e i flussi di lavoro basati su AI fornendo una robusta sicurezza del tipo, validazione degli schemi e uscite strutturate per le interazioni AI.

Ciò che distingue Pydantic AI è la sua attenzione alla prontezza di produzione e alla sicurezza di tipo. Mentre molti framework AI privilegiano la flessibilità a scapito dell'affidabilità, Pydantic AI assicura che le uscite generate dall'IA siano conformi agli schemi previsti, rendendo più facile la costruzione di applicazioni robuste che possano gestire l'imprevedibilità dei modelli di grande lingua. Levando le annotazioni di tipo Python e le capacità di convalida di Pydantic, il framework fornisce un approccio strutturato allo sviluppo AI che riduce il codice della caldaia e potenziali errori di runtime.

Pydantic L'intelligenza artificiale è particolarmente preziosa per gli sviluppatori che hanno bisogno di integrare le capacità AI nelle applicazioni Python esistenti o costruire nuove funzionalità potenziate dall'intelligenza artificiale con fiducia. La sua enfasi sulla sicurezza del tipo, la validazione e l'integrazione pulita con le moderne pratiche Python lo rende una scelta eccellente per gli ambienti di produzione in cui l'affidabilità e la manutenbilità sono fondamentali.

Installazione e configurazione¶

Installazione di base¶

Traduzione:

Configurazione dell'ambiente¶

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Struttura del progetto¶

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Core Concepts¶

Agent¶

La classe Agent è l'interfaccia principale per interagire con i modelli di lingua. Si occupa della comunicazione con il LLM sottostante e fornisce metodi per generare risposte.

Prompt¶

I prompti definiscono le istruzioni inviate al modello di lingua. Pydantic AI fornisce modi strutturati per creare e gestire i suggerimenti.

Uscita¶

Le classi di output definiscono la struttura prevista delle risposte dal modello di lingua. Essi sfruttano le capacità di convalida di Pydantic per garantire risposte conformi allo schema previsto.

Validator¶

I validatori sono funzioni che controllano se l'output generato soddisfa criteri specifici oltre la validazione dello schema di base.

Uso di base¶

Creare un semplice agente¶

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Output strutturato con modelli Pydantic¶

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Prompt Templates¶

Traduzione:

Caratteristiche avanzate¶

Prompt strutturati con Pydantic¶

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Validatori personalizzati¶

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Streaming Responses¶

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Funzione Calling¶

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Integrazione degli strumenti¶

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Modelli avanzati¶

Catena del pensiero ragionamento¶

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Multi-Step Processing¶

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Gestione degli errori e ripetizioni¶

Traduzione:

Async Operations¶

Traduzione:

Integrazione con Web Frameworks¶

FastAPI Integrazione¶

Traduzione:

Integrazione delle fiamme¶

Traduzione:

Migliori Pratiche¶

Progettazione dello schema¶

Start Simple: Inizia con semplici schemi e aggiungi gradualmente la complessità
Utilizza Descrizioni Field: Includi sempre descrizioni chiare per ogni campo
Tipi appropriati: Scegli i tipi appropriati per ogni campo (stringa, int, galleggiante, elenco, ecc.)
** Campi facoltativi**: Utilizzare Facoltativo per campi che potrebbero non essere sempre presenti
Contratti di valutazione: Aggiungere vincoli come la lunghezza min/max, modelli regex, ecc.
Nested Models: Utilizzare modelli nidi per strutture di dati complesse
Enums: Utilizzare classi Enum per campi con un insieme fisso di valori possibili

Prompt Engineering¶

** Istruzioni per l'uso**: Fornire istruzioni chiare e specifiche nei prompt
Context: Includi il contesto rilevante per l'attività
Examples: Includere esempi di output previsto quando possibile
** Formato strutturato**: Utilizzare formati strutturati come liste numerate o sezioni
Avoid Ambiguity: Sii esplicito su quello che vuoi che il modello faccia
Iterative Refinement: Definire i prompt in base alle uscite del modello

Gestione degli errori¶

Validation Errors: Maniglia errori di validazione con grazia
Retry Logic: Rettifica logica per errori transitori
Fallbacks: Avere strategie di fallback quando l'approccio primario fallisce
Logging: Errori di registro e risposte dei modelli per il debugging
User Feedback: fornire messaggi di errore utili agli utenti

Ottimizzazione delle prestazioni¶

Batch Processing: Elaborare più elementi in batch quando possibile
Caching: risposte Cache per richieste identiche o simili
Async Operations: Utilizzare funzioni asincroni per operazioni concorrenti
Model Selection: Scegliere i modelli appropriati in base alla complessità delle attività
Token Management... Essere consapevoli dell'uso token per controllare i costi

Risoluzione dei problemi¶

Questioni comuni¶

# Schema Validation Falls¶

Cause: L'uscita del modello non corrisponde allo schema previsto
Solution: Definire le istruzioni per essere più esplicite sul formato richiesto o regolare lo schema per essere più flessibile

Inconsistent Outputs¶

Cause: Pronti vaghi o impostazioni ad alta temperatura
Solution: Rendere le richieste più specifiche e ridurre la temperatura per uscite più coerenti

Slow Performance¶

Cause: Grandi richieste, schemi complessi o elaborazione inefficiente
Solution: Ottimizzare i prompt, utilizzare le operazioni asinc, o implementare il caching

Uso alto token¶

** Perché****: Segnali verbali o contesti non necessari
Solution: Semplifica richieste, utilizza modelli più efficienti o implementa il monitoraggio dell'utilizzo dei gettoni

*Questo foglio completo di guanto dell'AI Pydantic fornisce tutto il necessario per costruire applicazioni AI di livello di produzione con la sicurezza del tipo e la validazione. Dalla configurazione di base ai modelli avanzati, utilizzare questi esempi e le migliori pratiche per creare caratteristiche robuste e manutenbili con l'approccio strutturato di Pydantic AI. *