Pydantic AI подходит Python приложениям, которым нужно получить от модели результат заданной структуры и обрабатывать его обычным кодом.
Ответ как часть приложения
Если программа отправляет заявку в учетную систему, свободный текст от модели приходится разбирать по догадкам. Pydantic AI позволяет объявить тип результата. Например, схема содержит номер заявки, одну из известных категорий и поле с причиной выбора. Код получает объект после валидации и может передать его следующему шагу. Поля удобно обсуждать с владельцем процесса заранее, пока они еще не стали частью публичного интерфейса.
Пробный разбор заявки
Возьмем три сообщения о доставке. В первом есть номер, во втором указана только фамилия, в третьем клиент цитирует сразу две заявки. В учебном приложении номер разрешено оставить пустым, а для нескольких вариантов нужна ручная проверка. Добавьте этот случай в тест до подключения рабочего справочника. Фреймворк позволяет передать инструменту зависимости через контекст. Подмените справочник заглушкой и посмотрите, какой ответ вернется при недоступности внешнего сервиса.
Где проверяет приложение
Схема отличает число от строки и разрешенную категорию от произвольной. Она не определит, что модель выбрала номер из процитированного письма. Для этого нужны сопоставление с текстом, отдельное правило либо решение оператора. Проверьте каждое заполненное поле на примерах с пропуском и неоднозначностью. Если схема меняется, прогоните старые входы с новым набором полей. При выборе поставщика учитывайте доступность нужного режима вывода и возможную оплату вызовов.
Для каких задач подходит
- Преобразовать заявку в объект с проверяемыми полями
- Передать агенту тестовую зависимость вместо рабочего сервиса
Сильные стороны
- Проверяет типы результата через схемы
- Документация описывает подключение моделей и зависимостей
Ограничения
- Корректная структура не подтверждает истинность полей
- Нужны код приложения, модель и тесты для разных входов
Выбор и условия
- Бесплатный режим
- Да
- Пробный период
- Не подтверждено
- Без регистрации
- Не подтверждено
- Русский интерфейс
- Не подтверждено
- Локальная установка
- Да
- API
- Не подтверждено
«Не подтверждено» означает, что сведений недостаточно. Возможность может существовать; сверяйте условия разработчика.
- Исходные форматы
- Текст, Код
- Результат
- Данные, Код
Условия
Библиотека открыта. Поставщик модели и внешние сервисы выставляют собственные условия, а локальные вызовы требуют вычислительных ресурсов. Корректная структура не подтверждает истинность полей.От задачи к первому результату
Практический пример
- Задача
- Преобразовать заявку в объект с проверяемыми полями
- Что подготовить
- Три обезличенные заявки, схема результата Python и заглушка тестового справочника.
Задание или запрос
Извлеки номер заявки, тему и признак срочности по инструкции. Оставь неизвестные поля пустыми. Передай результат на валидацию схемы.
Ожидаемый результат
Типизированный объект с отмеченными отсутствующими значениями.
Как проверить результат
- Сверьте поля с исходным обращением.
- Подмените справочник тестовой зависимостью и проверьте неверный формат.
Редакционный учебный пример постановки задачи, а не результат личного тестирования сервиса. Проверьте доступность нужного режима, права на исходники и условия использования результата.
Проверить подробности
Официальные источники
Описание составлено по материалам разработчика. Возможности, цены и доступность могут меняться; перед использованием сверяйтесь с первоисточником.
