Pydantic AI
Agente Text-to-SQL con Pydantic AI
Construye un agente de lenguaje natural a SQL que convierte preguntas en consultas de base de datos, las valida y devuelve resultados formateados — con Pydantic AI.
SQLdatabaseNL2SQLdata
Código funcional
from pydantic_ai import Agent, RunContextfrom langchain_community.utilities import SQLDatabasefrom langchain_community.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
agent = Agent( "openai:gpt-4o", system_prompt="You are a SQL analyst. Convert natural language questions into SQL queries. Only use SELECT statements. Limit results to 10 rows.",)
@agent.toolasync def list_tables(ctx: RunContext) -> str: """List all tables in the database.""" return "\n".join(inspector.get_table_names())
@agent.toolasync def run_query(ctx: RunContext, sql: str) -> str: """Execute a read-only SQL query and return results.""" if not sql.strip().upper().startswith("SELECT"): return "Error: Only SELECT queries are allowed." result = db.execute(text(sql)) rows = result.fetchmany(10) return "\n".join(str(row) for row in rows)
result = await agent.run("Show me top 5 customers by total spending this quarter")print(result.output)Paso a paso
1
Instalar dependencias
Instala Pydantic AI y las herramientas necesarias para este caso de uso.
2
Definir herramientas
Crea las funciones de herramientas específicas del dominio que tu agente usará para interactuar con servicios externos.
3
Crear el agente y ejecutar
Inicializa el agente de Pydantic AI con tus herramientas, establece el prompt del sistema y ejecuta una consulta.
Construir con otros frameworks
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