Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/python_job_interview/-922-923-924-922-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Python вопросы с собеседований | Telegram Webview: python_job_interview/923 -
Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
🌟 PydanticAI: фреймворк для создания AI-агентов на основе Pydantic.

PydanticAI - фреймворк для Python, созданный командой разработчиков Pydantic, который упрощает создание приложений с использованием LLM. Фреймворк имеет простой и интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия с LLMs, поддерживающими Async OpenAI (Ollama) и openAI API (ChatGPT, Gemini и Groq), с поддержкой Anthropic в ближайшем будущем.

Основная особенность PydanticAI - система внедрения зависимостей, которая передает данные, соединения и логику в целевую модель. Она упрощает тестирование и оценку агентов и позволяет динамически формировать системные промпты и определять инструменты, доступные LLM.

PydanticAI имеет возможность потоковой обработки ответов с валидацией структурированных данных, позволяя контролировать корректность соответствие данных ожидаемому ответу, тем самым повышая эффективность и интерактивность приложений.

Для отладки и мониторинга работы агентов предусмотрена интеграция с Pydantic Logfire, с которым можно отслеживать запросы к базам данных, анализировать поведение модели и оценивать производительность.

▶️ В документации к проекту доступны примеры применения PydanticAI в сценариях:

🟢Построение Pydantic-модели на основе текстового ввода;
🟢Погодный агент;
🟢Агент поддержки клиентов банка;
🟢Генерация SQL-запросов на основе пользовательского ввода;
🟢RAG-поиск по массиву markdown-документам;
🟢Вывод результатов работы агента в терминале;
🟢Пример проверки потокового структурированного ответа на примере информации о видах китов;
🟢Простой чат-приложение.

⚠️ PydanticAI находится на ранней стадии бета-тестирования.

▶️Установка и простой пример "Hello Word" с Gemini-1.5-flash:

# Install via  PyPI
pip install pydantic-ai

# Set Gemini API key
export GEMINI_API_KEY=your-api-key

# Run example
from pydantic_ai import Agent
agent = Agent(
'gemini-1.5-flash',
system_prompt='Be concise, reply with one sentence.',
)
result = agent.run_sync('Where does "hello world" come from?')
print(result.data)
"""
The first known use of "hello, world" was in a 1974 textbook about the C programming language.
"""


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Документация
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Agents #Framework #PydanticAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/python_job_interview/923
Create:
Last Update:

🌟 PydanticAI: фреймворк для создания AI-агентов на основе Pydantic.

PydanticAI - фреймворк для Python, созданный командой разработчиков Pydantic, который упрощает создание приложений с использованием LLM. Фреймворк имеет простой и интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия с LLMs, поддерживающими Async OpenAI (Ollama) и openAI API (ChatGPT, Gemini и Groq), с поддержкой Anthropic в ближайшем будущем.

Основная особенность PydanticAI - система внедрения зависимостей, которая передает данные, соединения и логику в целевую модель. Она упрощает тестирование и оценку агентов и позволяет динамически формировать системные промпты и определять инструменты, доступные LLM.

PydanticAI имеет возможность потоковой обработки ответов с валидацией структурированных данных, позволяя контролировать корректность соответствие данных ожидаемому ответу, тем самым повышая эффективность и интерактивность приложений.

Для отладки и мониторинга работы агентов предусмотрена интеграция с Pydantic Logfire, с которым можно отслеживать запросы к базам данных, анализировать поведение модели и оценивать производительность.

▶️ В документации к проекту доступны примеры применения PydanticAI в сценариях:

🟢Построение Pydantic-модели на основе текстового ввода;
🟢Погодный агент;
🟢Агент поддержки клиентов банка;
🟢Генерация SQL-запросов на основе пользовательского ввода;
🟢RAG-поиск по массиву markdown-документам;
🟢Вывод результатов работы агента в терминале;
🟢Пример проверки потокового структурированного ответа на примере информации о видах китов;
🟢Простой чат-приложение.

⚠️ PydanticAI находится на ранней стадии бета-тестирования.

▶️Установка и простой пример "Hello Word" с Gemini-1.5-flash:

# Install via  PyPI
pip install pydantic-ai

# Set Gemini API key
export GEMINI_API_KEY=your-api-key

# Run example
from pydantic_ai import Agent
agent = Agent(
'gemini-1.5-flash',
system_prompt='Be concise, reply with one sentence.',
)
result = agent.run_sync('Where does "hello world" come from?')
print(result.data)
"""
The first known use of "hello, world" was in a 1974 textbook about the C programming language.
"""


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Документация
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Agents #Framework #PydanticAI

BY Python вопросы с собеседований





Share with your friend now:
tg-me.com/python_job_interview/923

View MORE
Open in Telegram


telegram Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Bitcoin Work?

Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”

telegram from hk


Telegram Python вопросы с собеседований
FROM USA