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🚀 使用PydanticAI構建銀行支持代理

本項目展示瞭如何使用PydanticAI構建銀行支持代理，涵蓋依賴注入、動態系統提示和工具函數的定義，幫助你輕鬆滿足各種業務需求。

🚀 快速開始

請參考以下鏈接以瞭解如何使用PydanticAI：

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💻 使用示例

基礎用法

1. 定義依賴項

from dataclasses import dataclass

from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent, RunContext

from bank_database import DatabaseConn


# 支持代理所需的依賴項，包括客戶ID和數據庫連接。
@dataclass
class SupportDependencies:
    customer_id: int
    db: DatabaseConn

2. 定義輸出模型

# 輸出模型用於定義支持代理返回的結果結構。
class SupportOutput(BaseModel):
    support_advice: str = Field(description='建議提供給客戶的信息')
    block_card: bool = Field(description="是否需要阻止客戶的卡片")
    risk: int = Field(description='查詢的風險等級', ge=0, le=10)

3. 定義支持代理

# 支持代理將作為銀行的一線支持，處理客戶查詢。
support_agent = Agent(
    'openai:gpt-4o',
    deps_type=SupportDependencies,
    output_type=SupportOutput,
    system_prompt=(
        '你是一位銀行支持代理，請根據客戶需求提供支持，並評估查詢的風險等級。'
    ),
)

4. 定義動態系統提示

# 動態系統提示可以根據依賴項中的客戶名稱自定義響應。
@support_agent.system_prompt
async def add_customer_name(ctx: RunContext[SupportDependencies]) -> str:
    customer_name = await ctx.deps.db.customer_name(id=ctx.deps.customer_id)
    return f"客戶的姓名是 {customer_name!r}"

5. 定義工具函數

# 工具函數允許代理調用外部功能，如查詢客戶餘額。
@support_agent.tool
async def customer_balance(
        ctx: RunContext[SupportDependencies], include_pending: bool
) -> float:
    """返回客戶的當前賬戶餘額。"""
    balance = await ctx.deps.db.customer_balance(
        id=ctx.deps.customer_id,
        include_pending=include_pending,
    )
    return balance

6. 使用代理處理查詢

async def main():
    deps = SupportDependencies(customer_id=123, db=DatabaseConn())
    result = await support_agent.run('What is my balance?', deps=deps)
    print(result.output)
    # 示例輸出：
    # support_advice='您好，John先生，您當前的賬戶餘額為 $123.45。' block_card=False risk=1

    result = await support_agent.run('I just lost my card!', deps=deps)
    print(result.output)
    # 示例輸出：
    # support_advice="非常抱歉聽到這個消息，John先生。為了防止未經授權的交易，我們暫時阻止了您的卡片使用。" block_card=True risk=8

總結

通過使用PydanticAI，您可以輕鬆地構建具有依賴注入、動態系統提示和工具函數的支持代理，以滿足各種業務需求。希望這些示例能為您提供幫助！