Pydantic-AI项目中的自定义类型与输入处理实践
2025-05-26 09:37:05作者:余洋婵Anita
在Pydantic-AI项目中处理复杂数据结构时,开发者经常需要面对自定义类型的序列化挑战。本文将通过一个HR管理系统案例,深入探讨如何优雅地实现自定义类型与AI代理的集成。
核心场景分析
我们构建了一个包含部门(HRDepartment)和员工(HREmployee)数据结构的HR系统,其中:
- 部门包含ID和名称
- 员工包含ID、姓名及所属部门
- 整个HR系统维护员工列表
系统需要支持两种查询:
- 统计员工总数(返回NumEmployees类型)
- 查询特定员工部门信息(返回Department类型)
关键技术实现
1. 数据结构建模
使用Python的dataclass构建领域模型,这比直接使用Pydantic模型更灵活:
@dataclass
class HRDepartment:
id: int
name: str
@dataclass
class HREmployee:
id: int
name: str
department: HRDepartment
2. 自定义序列化
通过实现__str__
方法控制对象序列化格式,确保AI模型能正确解析:
def __str__(self) -> str:
return f"<employee>\nid: {self.id}\nname: {self.name}\n..."
3. 查询接口设计
创建统一的查询接口HRQuery,包含:
- 查询语句
- 依赖数据(HR实例)
- 预期返回类型
@dataclass
class HRQuery:
query: str
deps: HR
result_type: type[NumEmployees] | type[Department]
4. 评估器实现
自定义评估器EvaluateHR继承自Evaluator,通过类型注解确保类型安全:
@dataclass
class EvaluateHR(Evaluator[HRQuery, NumEmployees | Department]):
def evaluate(self, ctx: EvaluatorContext) -> bool:
return ctx.output == ctx.expected_output
典型问题解决方案
类型序列化错误处理
最初会遇到PydanticSerializationError
,原因是Pydantic无法直接序列化ModelMetaclass。解决方案包括:
- 确保所有自定义类型都有明确的序列化方式
- 对复杂类型实现专门的序列化逻辑
- 使用最新版Pydantic的增强序列化能力
最佳实践建议
- 领域建模:先用dataclass构建纯业务对象,再考虑Pydantic集成
- 渐进式复杂化:从简单查询开始,逐步增加复杂度
- 类型安全:充分利用Python的类型提示和Pydantic的类型验证
- 评估设计:为每种查询类型设计专门的评估器
总结
通过这个案例,我们展示了如何在Pydantic-AI项目中处理复杂领域对象。关键在于:
- 清晰的领域模型设计
- 可控的序列化策略
- 灵活的类型系统集成
- 严谨的评估机制
这种模式可以扩展到各种企业应用场景,如CRM、ERP等需要结合AI能力处理复杂领域数据的系统。
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