使用Python，Pydantic和Langchain创建可维护的AI工作流程

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《使用Python，Pydantic和Langchain创建可维护的AI工作流程》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

概述与核心概念

本教程演示如何利用Python和Pydantic构建易于维护的AI工作流。我们将重点创建一个可轻松修改和扩展的故事分析系统。

Pydantic模型是现代Python应用中类型安全数据处理的基石。它们允许我们定义数据的结构并自动验证数据，这在AI工作流中至关重要，因为它有助于保持一致性并在早期发现错误。

Pydantic模型是继承自BaseModel并定义数据预期结构的类。模型中的每个字段都可以带有类型提示，Pydantic用于验证。

构建故事分析系统

让我们构建一个简单的故事分析系统来实践这些概念。

你需要安装以下包：

# 创建专用代理
parse_story = get_agent_function(str, Story)
get_baby_friendly_story = get_agent_function(Story, StoryForBabies)
analyze_story = get_agent_function(Story, StoryAnalysis)

# 执行工作流
story_text = "这是一个关于勇敢的小兔子的故事..." # 替换为你的故事文本
story = parse_story(story_text)
baby_friendly_story = get_baby_friendly_story(story)
analysis = analyze_story(baby_friendly_story)

print(analysis)

关键优势

1. 内置LLM提示: Pydantic模型中的文档字符串是LLM的直接提示。通过更新模型的文档字符串，我们自动更新LLM解释和生成内容的方式。

2. 单一数据源: Pydantic模型既作为文档，也作为功能代码，而不是维护单独的提示和数据结构。当需要更改AI行为时，只需更新模型的文档字符串；当需要更改数据结构时，只需更新模型字段。这消除了提示和代码不同步的常见问题。

3. 类型安全和验证: Pydantic自动验证所有流经AI工作流的数据。如果LLM生成无效输出，你将立即知道。这有助于在开发过程的早期发现错误。

4. 自文档化架构: 模型清晰地显示了你的数据结构和AI的预期行为。新团队成员可以通过阅读模型来理解整个工作流。

练习

复制此代码，尝试创建一个名为StoryForTeenagers的新故事类型，并修改工作流以生成适合青少年年龄的内容。考虑哪些特定领域或验证规则可能与该受众相关。

今天关于《使用Python，Pydantic和Langchain创建可维护的AI工作流程》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！