Foglio di Cheat Quadro di AI Pydantic
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
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Configurazione dell'ambiente
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Struttura del progetto
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Concetti core
Agente
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.
Produzione
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.
Validatore
I validatori sono funzioni che controllano se l'output generato soddisfa criteri specifici oltre la validazione dello schema di base.
Uso di base
Creazione di un semplice agente
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Uscita strutturata con modelli Pydantic
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Modelli prompt
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Caratteristiche avanzate
Prompti strutturati con Pydantic
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Validatori personalizzati
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Risposte in streaming
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Funzione chiamata
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Integrazione degli strumenti
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Modelli avanzati
Catena di ragionamento del pensiero
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Lavorazione a più strati
Gestione degli errori e Retries
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Operazioni asincroni
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Integrazione con Web Frameworks
Integrazione FastAPI
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Integrazione delle fiamme
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Migliori Pratiche
Progettazione dello schema
- Start Simple: Inizia con semplici schemi e aggiungi gradualmente la complessità
- ** Utilizzare le descrizioni dei campi**: Sempre includere descrizioni chiare per ogni campo
- Tipi appropriati: Scegli i tipi appropriati per ogni campo (stringa, int, galleggiante, elenco, ecc.)
- ** Campi opzionali**: Utilizzare facoltativo per campi che potrebbero non essere sempre presenti
- Contratti di valutazione: Aggiungere vincoli come la lunghezza min/max, modelli regex, ecc.
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Nested Models # Utilizzare modelli nidi per strutture dati complesse
- Enums: Utilizzare classi Enum per campi con un insieme fisso di valori possibili
Ingegneria Prompt
- ** 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: implementare la logica di retry per errori transitori
- Fallbacks: Avere strategie di fallback quando l'approccio primario fallisce
- Logging: Errori di log e risposte del modello 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
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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
Convalida dello schema
- **: L'uscita del modello non corrisponde allo schema previsto
- Solution: Definire le richieste per essere più esplicite sul formato richiesto, o regolare lo schema per essere più flessibile
Risultati inconsistenti
- **: Pronti vaghi o impostazioni ad alta temperatura
- Solution: Rendere i prompt più specifici e ridurre la temperatura per uscite più coerenti
Prestazioni lente
- **: Grandi richieste, schemi complessi o elaborazione inefficiente
- Solution: Ottimizzare i prompt, utilizzare le operazioni asincroni o implementare il caching
Uso alto token
- **: Segnali verbali o contesti non necessari
- Solution: semplificare i prompt, utilizzare modelli più efficienti o implementare il monitoraggio dell'utilizzo dei token
*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. *