Pydantic AI 프레임 워크 열 시트
제품정보
Pydantic의 특징 AI는 Generative AI 더 straightforward와 믿을 수 있는 건물 생산 급료 신청을 만들기 위하여 디자인된 강력한 Python 대리인 기구입니다. 대중적인 Pydantic 자료 검증 라이브러리의 위에 지어진 Pydantic AI는 전통적인 파이썬 애플리케이션과 AI 구동 워크플로를 통해 강력한 유형의 안전, 스키마 검증 및 AI 상호 작용을 위한 구조화된 출력을 제공합니다.
Pydantic AI apart는 생산 readiness 및 유형 안전에 그것의 초점입니다. 많은 AI 프레임 워크는 신뢰성의 비용에 유연성을 우선적으로합니다. Pydantic AI는 AI-generated 출력이 예상되는 schemas에 적합하며 큰 언어 모델의 예측을 처리 할 수있는 강력한 응용 프로그램을 쉽게 구축 할 수 있습니다. Python의 유형 annotations 및 Pydantic의 검증 기능을 활용함으로써, 프레임 워크는 보일러 플레이트 코드 및 잠재적 실행 시간 오류를 줄이는 AI 개발에 대한 구조화 된 접근 방식을 제공합니다.
Pydantic의 특징 AI는 기존 Python 애플리케이션에 AI 기능을 통합하거나 새로운 AI 기반 기능을 구축해야 하는 개발자들에게 특히 유용합니다. 유형 안전, 검증 및 현대 파이썬 관행과의 깨끗한 통합에 중점을 두는 것은 신뢰성과 유지 가능성이 파라마운트 인 생산 환경에 대한 탁월한 선택입니다.
설치 및 설치
기본 설치
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환경 설정
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프로젝트 구조
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핵심 개념
이름 *
에이전트 클래스는 언어 모델과 상호 작용하는 기본 인터페이스입니다. 아래 LLM과 통신을 처리하고 응답을 생성하는 방법을 제공합니다.
사이트맵
Prompts는 언어 모델로 전송된 지시를 정의합니다. Pydantic AI는 구조화 된 방법을 제공하여 프롬프트를 만들고 관리합니다.
출력 전압
출력 클래스는 언어 모델의 응답의 예상 구조를 정의합니다. 그들은 Pydantic의 검증 기능을 활용하여 응답은 예상 스키마에 따릅니다.
인증기관
Validators는 생성 된 출력이 기본 스키마 검증을 넘어 특정 기준을 충족하는 경우 확인하는 기능입니다.
기본 사용
간단한 에이전트 만들기
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Pydantic Models와 구조화된 출력
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Prompt 템플릿
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고급 기능
Pydantic을 가진 구조화된 Prompts
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사용자 정의
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스트리밍 응답
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기능 호출
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Tool 통합
ο 회원 관리
고급 패턴
생각의 사슬 Reasoning
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Multi-Step 처리
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오류 처리 및 복원
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Async 작업
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Web Framework와 통합
FastAPI 통합
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Flask 통합
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최고의 연습
Schema 디자인
- ** 간단한 시작 **: 간단한 스키마와 점차 복잡성을 추가
- ** 필드 기술 사용 **: 항상 각 분야에 대한 명확한 설명이 포함되어 있습니다.
- ** 적절한 유형**: 각 필드에 적합한 유형 선택 (문자, int, float, list 등)
- Optional Fields: 항상 존재할지도 모르다 분야를 위한 선택 사용
- 식이 요법 : min/max 길이, regex 패턴 등과 같은 제약을 추가하십시오.
- ** 모델**: 복잡한 데이터 구조를 위한 배열 모델 사용
- Enums: 가능한 값의 고정 세트로 필드를 위한 Enum 클래스를 사용합니다.
홍보센터
- Clear Instructions: 명확하고 특정 지침을 제공합니다.
- Context: 작업에 관련된 상황에 포함
- Examples: 가능한 한 예상 출력의 예 포함
- Structured Format: 번호 목록이나 섹션과 같은 구조화된 형식을 사용합니다.
- Avoid Ambiguity : 당신이해야 할 모델에 대해 명시
- Iterative Refinement: 모델 출력을 기준으로 신속한 정의
오류 처리
- Validation Errors: 검증된 오류 처리
- Retry Logic: transient 오류에 대한 재시험 논리 구현
- Fallbacks: 기본 접근법이 실패했을 때의 추락 전략
- Logging: 디버깅에 대한 오류 및 모델 응답
- User Feedback: 사용자에게 유용한 오류 메시지 제공
성능 최적화
- ** 일괄 처리 **: 가능한 경우 일괄 처리에 여러 항목 처리
- Caching: 동일한 또는 유사한 요구에 대한 캐시 응답
- ** 동기화 작업**: concurrent 가동을 위한 async 기능을 사용하십시오
- ** 모델 선택**: 작업 복잡성에 따라 적합한 모델을 선택하십시오.
- ** 토큰 관리 **: 토큰 이용을 염두에두고 비용을 제어하십시오.
문제 해결
일반적인 문제
Schema 검증 실패
- ** 원인 ** : 모델 출력은 예상 스키마와 일치하지 않습니다.
- Solution: 필요한 형식에 대해 더 명시된 프롬프트를 정의하거나 더 유연한 스키마를 조정
Inconsistent 산출
- ** 원인 **: Vague는 또는 고열 조정을 초래합니다
- Solution: 더 특정하고 더 일관된 산출을 위한 온도를 감소시킵니다
낮은 성능
- ** 원인 **: 큰 요청, 복잡한 스키마, 또는 효율적인 처리
- Solution: 신속한 최적화, 동기화 작업을 사용하거나 캐싱 구현
높은 토큰 사용
- ** 원인 **: Verbose 프롬프트 또는 불필요한 맥락
- Solution: 스트림 라인 프롬프트, 더 효율적인 모델을 사용, 또는 토큰 사용 모니터링 구현
이 포괄적 인 Pydantic AI 속임수 시트는 유형 안전 및 검증으로 생산 등급 AI 응용 프로그램을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 기본 설정에서 고급 패턴으로, 이러한 예제 및 모범 사례를 사용하여 Pydantic AI의 구조화 된 접근으로 강력한 유지 가능한 AI 전원 기능을 만듭니다. 필수