Pydantic Python Ajan Çerçevesi

Pydantic AI.

Sonuç Şemaları ve Bağımlılıkları ile Python Ajan Çerçevesi

4.40 / 5Katalog değerlendirmesi
Resmî site

Pydantic AI, belirli bir yapının sonucunu modelden alması ve sıradan kodlarla işlemesi gereken Python uygulamaları için uygundur.

Yazılı bir sonuç örneği ile Pydantic AI belgeleri
Örnek tipli sonuç içeren Pydantic AI dokümantasyonu. Kaynağı aç

Uygulamanın bir parçası olarak cevap

Program muhasebe sistemine bir başvuru gönderirse, modelden ücretsiz metin tahmin çalışması ile analiz edilmelidir. Pydantic AI, sonucun türünü bildirmenizi sağlar. Örneğin, şema, uygulama numarasını, bilinen kategorilerden birini ve seçim nedeni olan alanı içerir. Kod, doğrulamadan sonra nesneyi alır ve bir sonraki adıma geçirebilir. Alanlar, kamu arayüzünün bir parçası haline gelene kadar sürecin sahibi ile önceden görüşmek için uygundur.

Uygulamanın deneme incelemesi

Üç teslimat mesajı alalım. İlkinde bir sayı vardır, ikincisinde sadece soyadı belirtilir, üçüncüsinde müşteri aynı anda iki başvurudan alıntı yapar. Eğitim uygulamasında numaranın boş bırakılmasına izin verilir ve birkaç seçenek için manuel doğrulama gereklidir. Çalışma kitabını bağlamadan önce bu davayı teste ekleyin. Çerçeve, bağımlılık aracını bağlam üzerinden iletmenizi sağlar. Dizini bir fişle değiştirin ve harici hizmet kullanılamıyorsa hangi cevabın geri döneceğini görün.

Uygulamanın nerede kontrol edileceği

Şema, bir sayıyı bir dizeden ve izin verilen bir kategoriyi keyfi bir kategoriden ayırır. Modelin, belirtilen harften bir sayı seçtiğini belirlemez. Bu, metinle karşılaştırma, ayrı bir kural veya operatör kararı gerektirir. Her dolu alanı ihmal ve belirsizlik içeren örneklerle kontrol edin. Şema değişirse, eski girdileri yeni bir alan kümesiyle çalıştırın. Bir tedarikçi seçerken, istenen para çekme modunun kullanılabilirliğini ve aramalar için olası ödemeyi göz önünde bulundurun.

Hangi görevler uygun

  • Bir uygulamayı doğrulanabilir alanlara sahip bir nesneye dönüştürme
  • Çalışma hizmeti yerine bir ajana test bağımlılığı aktarmak
Özellikler

Güçlü yönler

  • Sonuçların türlerini şemalar aracılığıyla kontrol eder
  • Belgeler, modellerin ve bağımlılıkların bağlantısını tanımlar
Dikkate alınması gerekenler

Sınırlamalar

  • Doğru yapı alanların doğruluğunu doğrulamaz
  • Farklı girişler için uygulama kodu, model ve testlere ihtiyaç var

Seçim ve koşullar

Ücretsiz kullanım
Evet
Deneme süresi
Doğrulanmadı
Kayıt gerektirmez
Doğrulanmadı
Rusça arayüz
Doğrulanmadı
Yerel kurulum
Evet
API
Doğrulanmadı

“Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin.

Girdi biçimleri
Metin, Kod
Sonuç
Veri, Kod

Koşullar

Kütüphane açıldı. Model sağlayıcı ve dış hizmetler kendi koşullarını belirler ve yerel aramalar bilgi işlem kaynaklarını gerektirir. Doğru yapı alanların doğruluğunu doğrulamaz.

Görevden ilk sonuca

Uygulama örneği

Görev
Bir uygulamayı doğrulanabilir alanlara sahip bir nesneye dönüştürme
Ne hazırlamalısınız?
Üç anonim uygulama, bir Python sonuç şeması ve bir test dizini dökümü.

Görev veya istem

Başvuru numarasını, konusunu ve talimatlara göre aciliyet işaretini çıkarın. Bilinmeyen alanları boş bırakın. Sonucu doğrulama şemasına geçirin.

Beklenen sonuç

Eksik değerlere sahip bir yazı tipi nesne.

Sonuç nasıl kontrol edilir

  • Alanları özgün taleple karşılaştırın.
  • Dizini bir test bağımlılığı ile değiştirin ve yanlış biçimi kontrol edin.

Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin.

Ayrıntıları kontrol et

Resmi kaynaklar

  1. Pydantic AI'ya Giriş
  2. Pydantic AI Ajanlarının Bağımlılıkları

Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın.