Pydantic AI 소개

Pydantic AI 는 Pydantic 라이브러리를 기반으로 구축된 새로운 LLM 프레임워크로, 모델 응답을 구조화하는 데 중점을 두었습니다. 이를 통해 개발자는 LLM 응답을 프로그램 방식으로 사용하고 다른 도구나 데이터베이스에 쉽게 통합할 수 있습니다.

주요 기능

• 모델 무관성: OpenAI, Gemini, Grok, Anthropic 등 다양한 LLM 모델을 지원합니다.
• 유형 안전성: 응답을 정의된 데이터 모델에 따라 유형 검사하여 신뢰성을 향상시킵니다.
• 구조화된 응답: 사용자 정의 데이터 모델에 응답을 구조화하여 쉽게 해석하고 사용할 수 있습니다.
• 스트리밍 지원: Pydantic과의 통합으로 모델 응답을 스트리밍하는 동안에도 구조화를 유지합니다.
• 의존성 주입: 시스템 프롬프트, 도구 등을 런타임에 동적으로 주입할 수 있는 의존성 주입을 지원합니다.

사용 사례

Pydantic AI는 다음과 같은 다양한 사용 사례에 사용할 수 있습니다.

• 챗봇 개발: 모델 응답을 구조화하고 이력을 관리하여 자연스러운 대화를 생성합니다.
• 구조화된 정보 추출: 모델 응답에서 특정 필드의 데이터를 추출하여 데이터베이스 또는 분석 도구에 저장합니다.
• 툴 통합: 모델 응답을 외부 도구와 통합하여 복잡한 작업을 자동화합니다.
• 에이전트 프레임워크: 모델 선택, 시스템 프롬프트 관리, 이력 추적을 중앙 집중화하는 데 사용할 수 있습니다.

시작하기

Pydantic AI를 설치하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요.

Github 문서

결론

Pydantic AI는 LLM 응답을 구조화하고 다양한 사용 사례에 적용하기 위한 강력하고 유연한 프레임워크입니다. 모델 무관성, 유형 안전성, 사용자 정의 가능한 데이터 모델, 의존성 주입과 같은 주요 기능을 통해 개발자는 LLM 응용 프로그램을보다 쉽게 개발하고 통합할 수 있습니다.