Biểu đồ PydanticAI Biến đổi Luồng Công việc của Đại lý AI

PydanticAI vừa tung ra một tính năng thay đổi cuộc chơi có tên là PydanticAI Graphs, hứa hẹn sẽ biến đổi cách các đại lý AI quản lý và thực thi quy trình làm việc. Công cụ mới này cung cấp cho các nhà phát triển một cách để mô hình hóa, điều khiển và trực quan hóa các tương tác AI phức tạp với mức độ rõ ràng và hiệu quả chưa từng có. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá thế giới của PydanticAI Graphs, một thư viện đồ thị và máy trạng thái không đồng bộ, tìm hiểu các tính năng chính, lợi ích và tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa phát triển AI.

Điểm nổi bật

• PydanticAI giới thiệu hỗ trợ đồ thị để mô hình hóa quy trình làm việc của đại lý AI.
• Những đồ thị này hoạt động như các máy trạng thái không đồng bộ, được định nghĩa bằng cách sử dụng gợi ý kiểu.
• Thư viện nhắm đến các nhà phát triển trung cấp đến nâng cao, cung cấp các tùy chọn điều khiển phức tạp.
• Các thành phần cốt lõi bao gồm GraphRunContext, End, Nodes và Graph.
• Nó được thiết kế để nâng cao quá trình ra quyết định trong các ứng dụng AI.
• Những thành phần cốt lõi này là các khối xây dựng cơ bản của PydanticAI Graphs.

Hiểu về PydanticAI Graphs

PydanticAI Graphs là gì?

PydanticAI Graphs là một thư viện đồ thị và máy trạng thái không đồng bộ được xây dựng đặc biệt cho Python, cho phép các nhà phát triển định nghĩa các nút và cạnh với gợi ý kiểu. Cách tiếp cận có cấu trúc này cho phép thiết kế các tương tác phức tạp của đại lý AI.

Thư viện này trao quyền cho các nhà phát triển mô hình hóa, thực thi, điều khiển và trực quan hóa các quy trình làm việc phức tạp với sự rõ ràng đáng kinh ngạc. Bằng cách sử dụng PydanticAI Graphs, bạn có thể tạo ra các ứng dụng AI mạnh mẽ hơn, dễ hiểu và dễ bảo trì hơn, đặt ra một tiêu chuẩn mới trong thiết kế đại lý AI. Sự kết hợp của đồ thị và các máy trạng thái hữu hạn cung cấp một trừu tượng mạnh mẽ để quản lý các quy trình làm việc phức tạp.

Đối tượng mục tiêu

PydanticAI Graphs được thiết kế cho các nhà phát triển trung cấp đến nâng cao, thay vì người mới bắt đầu. Công cụ này yêu cầu hiểu biết vững chắc về Python và các cấu trúc dữ liệu đồ thị.

Với bản chất nâng cao của nó, thư viện này tận dụng các generics và gợi ý kiểu của Python để đơn giản hóa quá trình phát triển. Đối với các nhà phát triển có kinh nghiệm với các cấu trúc dữ liệu đồ thị, PydanticAI Graphs cung cấp sức mạnh và tính linh hoạt không thể sánh bằng.

Cài đặt

Việc bắt đầu với PydanticAI Graphs rất đơn giản. Bạn có thể cài đặt nó bằng pip:

pip install pydantic-graph

Khuyến nghị nên cài đặt PydanticAI, mặc dù đây là một phụ thuộc tùy chọn.

Các thành phần chính của PydanticAI Graphs

PydanticAI Graphs được xây dựng xung quanh bốn thành phần cốt lõi quan trọng để hiểu và sử dụng thư viện một cách hiệu quả:

• GraphRunContext: Tương tự như RunContext trong PydanticAI, thành phần này quản lý trạng thái của đồ thị và các phụ thuộc của nó. Nó giống như cây gậy trong cuộc đua tiếp sức, truyền thông tin quan trọng giữa các nút để đảm bảo việc thực thi suôn sẻ.

• End: Điều này biểu thị sự kết thúc của việc thực thi đồ thị, đánh dấu khi một nút đã trả về giá trị cuối cùng của nó. Đây là vạch đích của cuộc đua, báo hiệu sự hoàn thành của quy trình làm việc, đặc biệt hữu ích trong việc quản lý các quy trình làm việc phức tạp với nhiều hành động.

• Nodes: Đây là các đơn vị cốt lõi của đồ thị, thực thi logic quy trình thông qua phương thức run.

• Graph: Hoạt động như động cơ thực thi, được cấu thành từ các nút. Nó là bản thiết kế chính điều phối toàn bộ quy trình làm việc, giống như một đường ống kích hoạt các tác vụ.

Các chủ đề nâng cao trong PydanticAI Graphs

Cấu trúc dữ liệu đồ thị và tầm quan trọng của chúng

Trong khoa học máy tính, đồ thị là các kiểu dữ liệu trừu tượng đại diện cho các kết nối giữa các thực thể. Chúng bao gồm các đỉnh (hoặc nút) và cạnh, có thể là có hướng hoặc không có hướng.

Đồ thị có nhiều ứng dụng, từ mô hình hóa các mạng giao thông và tiện ích đến các mạng xã hội và cấu trúc phân tử. Chúng rất cần thiết để đại diện cho các mối quan hệ và hệ thống phức tạp.

Máy trạng thái được giải thích

Máy trạng thái là một mô hình tính toán có thể ở một trong số hữu hạn các trạng thái tại bất kỳ thời điểm nào. Nó thay đổi trạng thái để đáp ứng các đầu vào, với những thay đổi này được gọi là chuyển tiếp.

Máy trạng thái rất quan trọng trong việc mô hình hóa các hệ thống phức tạp, thiết kế bộ điều khiển robot, phân tích ngôn ngữ máy tính và phát triển trò chơi điện tử. Chúng có thể được trực quan hóa dưới dạng các đồ thị có hướng, trong đó các nút đại diện cho các trạng thái và các cạnh đại diện cho các chuyển tiếp.

Cách sử dụng PydanticAI Graph

Mã hóa một đồ thị đơn giản

Hãy thiết lập một đồ thị đơn giản với ba nút:

• Node A là nút bắt đầu.
• Node B là nút ra quyết định.
• Node C là kết thúc của quy trình.

Mỗi nút chia sẻ một loại lớp cơ sở, điều này rất quan trọng. Trước tiên, hãy nhập các thành phần cần thiết:

from dataclasses import dataclass
from pydantic_graph import GraphRunContext, BaseNode, Graph, End
@dataclass
class NodeA(BaseNode[int]):
    track_number: int
@dataclass
class NodeB(BaseNode[int]):
    track_number: int
@dataclass
class NodeC(BaseNode[int]):
    track_number: int

Mã hóa các phương thức run không đồng bộ

Bây giờ, hãy mã hóa các phương thức run không đồng bộ cho các nút này:

@dataclass
class NodeA(BaseNode[int]):
    track_number: int
    async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> BaseNode:
        print(f'Calling Node A')
        return NodeB(self.track_number)
@dataclass
class NodeB(BaseNode[int]):
    track_number: int
    async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> BaseNode | End:
        print(f'Calling Node B')
        if self.track_number == 1:
            return End(f'Stop at Node B with value --> {self.track_number}')
        else:
            return NodeC(self.track_number)
@dataclass
class NodeC(BaseNode[int]):
    track_number: int
    async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> End:
        print(f'Calling Node C')
        return End(f'Value to be returned at Node C: {self.track_number}')

Node A truyền đường ray cho Node B, sau đó Node B quyết định có dừng việc thực thi hay tiếp tục đến Node C.

Chạy

Cuối cùng, khởi tạo đồ thị và chạy nó:

graph = Graph(nodes=[NodeA, NodeB, NodeC])
result, history = graph.run_sync(start_node=NodeA(track_number=1))
print('*' * 40)
print('History:')
for history_part in history:
    print(history_part)
print('*' * 40)
print(f'Result: {result}')

Đoạn mã này sẽ gọi Node A, sau đó dừng việc thực thi tại Node B với giá trị đường ray là 1.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng PydanticAI Graphs

Ưu điểm

• Mô hình hóa và trực quan hóa quy trình làm việc được nâng cao.
• Hoạt động không đồng bộ cho hiệu suất cao.
• Gợi ý kiểu để mã hóa mạnh mẽ.
• Có thể sử dụng độc lập.

Nhược điểm

• Đường cong học tập dốc cho người mới bắt đầu.
• Trạng thái beta sớm có thể bao gồm lỗi và tài liệu chưa hoàn chỉnh.

FAQ

PydanticAI là gì?

PydanticAI là một khung AI được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng AI. Nó tích hợp lập trình không đồng bộ, xác thực dữ liệu và quản lý quy trình làm việc thành một hệ thống gắn kết.

Lợi ích chính của việc sử dụng PydanticAI Graphs là gì?

PydanticAI Graphs giúp các nhà phát triển tạo ra các quy trình làm việc của đại lý AI phức tạp với sự rõ ràng và kiểm soát hơn. Cấu trúc đồ thị cho phép mô hình hóa và trực quan hóa các quy trình làm việc này dễ dàng hơn, nâng cao khả năng bảo trì và hiệu suất.

PydanticAI Graphs có phụ thuộc vào các thành phần khác của PydanticAI không?

Mặc dù được phát triển như một phần của PydanticAI, PydanticAI Graphs không có phụ thuộc vào các thành phần khác và có thể được sử dụng độc lập cho các ứng dụng máy trạng thái dựa trên đồ thị. Tính linh hoạt này làm cho nó phù hợp với nhiều dự án khác nhau.

Câu hỏi liên quan

Những lựa chọn thay thế cho PydanticAI là gì?

Các lựa chọn thay thế để xây dựng các đại lý AI và quy trình làm việc bao gồm:

• Langchain: Một khung để tạo các ứng dụng sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs).
• AutoGen: Được phát triển bởi Microsoft, nó giúp các nhà phát triển xây dựng AI đối thoại bằng cách điều phối nhiều đại lý có thể trò chuyện để giải quyết các nhiệm vụ.
• Haystack: Một khung mã nguồn mở từ deepset cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng tìm kiếm thông minh trên các bộ sưu tập tài liệu lớn.