PydanticAI：讓你的AI應用開發更上一層樓！

哈囉各位開發者朋友們！今天要跟大家聊聊一個超級酷的新玩具 - PydanticAI！這可不是什麼普通的玩具喔,它可是能讓你的AI應用開發變得更簡單、更可靠的超級利器!

什麼是PydanticAI?

PydanticAI是由Pydantic團隊開發的一個Python代理框架,專門用來構建生產級的AI應用程序[1][2]。等等,Pydantic?沒錯!就是那個每月下載量超過2.85億次的Python神器[6]!現在,Pydantic團隊決定將他們的魔法帶入AI領域,這不是很令人興奮嗎?

想像一下,如果你能將Pydantic強大的數據驗證能力與最新的大語言模型(LLM)無縫結合,會發生什麼事?沒錯,這就是PydanticAI的魔力所在!

PydanticAI的超能力

那麼,PydanticAI到底有什麼厲害之處呢?讓我們來看看它的主要特點:

結構化響應處理: 利用Pydantic驗證靜態和流式響應,確保數據處理的可靠性[2][3]。不用再擔心那些惱人的數據錯誤啦!
多模型支持: 支持OpenAI、Gemini、Groq等多種模型,還提供簡單的接口讓你輕鬆集成其他模型[2][3]。就像一個AI模型的百寶箱,想用哪個就用哪個!
簡化的依賴管理: 引入類型安全的依賴注入系統,簡化測試和迭代開發[2][3]。開發過程變得更順暢,就像在絲綢上滑行!
Pythonic設計: 採用標準Python編程實踐進行代理組合和控制流[2][3]。對Python開發者來說,這簡直就是回到了家鄉!
類型安全操作: 確保強大的類型檢查工作流程,最大程度減少運行時錯誤[2][3]。再見了,惱人的類型錯誤!
Logfire集成: 與Logfire集成,用於跟踪和調試AI驅動應用程序的性能[2][3]。讓你的應用運行狀況一目了然!

PydanticAI vs 其他框架

你可能會問,PydanticAI和其他AI開發框架有什麼不同呢?讓我們來做個簡單的比較:

特性	PydanticAI	其他框架
數據驗證	強大的Pydantic支持	可能需要額外配置
多模型支持	原生支持多種模型	可能需要額外插件
依賴管理	類型安全的依賴注入	可能較為複雜
設計風格	Pythonic	可能有自己的特殊語法
學習曲線	對Python開發者友好	可能需要額外學習

看到了嗎?PydanticAI在很多方面都有獨特的優勢,尤其是對於熟悉Python和Pydantic的開發者來說,簡直就是量身定制!

PydanticAI的工作流程

那麼,使用PydanticAI開發AI應用的流程是怎樣的呢?讓我們用一個簡單的圖表來說明:

graph TD
    A[定義數據模型] --> B[創建Agent]
    B --> C[配置依賴]
    C --> D[定義工具]
    D --> E[運行Agent]
    E --> F[處理結果]

定義數據模型: 使用Pydantic定義你的輸入和輸出數據結構。
創建Agent: 選擇你想使用的AI模型,創建一個PydanticAI Agent。
配置依賴: 設置Agent所需的依賖,如數據庫連接等。
定義工具: 如果需要,定義Agent可以使用的工具函數。
運行Agent: 使用定義好的輸入運行Agent。
處理結果: 獲取並處理Agent的輸出結果。

看起來很簡單對吧?這就是PydanticAI的魅力所在 - 它讓複雜的AI應用開發變得如此直觀!

實戰示例: 智能客服系統

讓我們來看一個具體的例子,看看如何使用PydanticAI構建一個簡單的智能客服系統:

from dataclasses import dataclass
from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent, RunContext
from bank_database import DatabaseConn

@dataclass
class SupportDependencies:
    customer_id: int
    db: DatabaseConn

class SupportResult(BaseModel):
    support_advice: str = Field(description='給客戶的建議')
    block_card: bool = Field(description="是否需要凍結客戶的卡")
    risk: int = Field(description='查詢的風險等級', ge=0, le=10)

support_agent = Agent(
    'openai:gpt-4o',
    deps_type=SupportDependencies,
    result_type=SupportResult,
    system_prompt='你是一個銀行客服代表。請根據客戶的查詢提供適當的建議。'
)

@support_agent.tool
def get_customer_info(ctx: RunContext, customer_id: int) -> dict:
    return ctx.deps.db.get_customer(customer_id)

async def handle_query(customer_id: int, query: str):
    db = DatabaseConn()
    deps = SupportDependencies(customer_id=customer_id, db=db)
    result = await support_agent.run(query, deps=deps)
    return result.data