通过pydantic我们可以轻松定义函数描述对象的类,然后使用langchain的convert_pydantic_to_openai_function方法将其转换成openai所需要的格式,如果不使用pydantic我们必须手动创建openai的函数描述对象,这将是非常低效且繁琐的工作。
我尽量做到公正客观。 目前这张表比较了 Agents SDK, Google 的 ADK, LangChain, Crew AI, LlamaIndex, Agno AI, Mastra, Pydantic AI, AutoGen, Temporal, SmolAgents, DSPy。 在线链接:docs.google.com/spreads 参考来源: blog.langchain.dev/how-...
LangChain 需要一些具有特定版本的环境依赖项,例如 pydantic、类型扩展和 ChromaDB。安装完成后,您可以在 colab 或任何其他笔记本环境中运行以下代码。 LangChain Document Loader LangChain 提供文档加载器类,用于从用户输入或数据库加载文...
from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Fieldfrom langchain.chains import create_structured_output_chainfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplate 定义Person类,用于描述个人信息 class Person(BaseModel): name: str = Field(…, description=”The pers...
from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict class Settings(BaseSettings): openai_key: SecretStr tavily_api_key: str mongo_uri: SecretStr # LangSmith langchain_tracing_v2: bool = True langchain_endpoint: str = "https://api.smith.langchain.com" ...
LangChain文档中包含了配置和调用PydanticOutputParser的示例。 # Define your desired data structure. class Joke(BaseModel): setup: str = Field(description="question to set up a joke") punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke") # You can add custom validation logic easily...
可以看到,这个类继承了pydantic.BaseModel,那就简单了。我们可以直接在初始化VectorstoreIndexCreator时,传入embedding参数。如下图所示: 现在代码终于不报错了。代码中的chunk_size=1,限定了并发为1。那么我们继续把代码写完。运行效果如下图所...
pydantic-settings: 2.7.1 pydantic<3.0.0,>=2.5.2;: Installed. No version info available. pydantic<3.0.0,>=2.7.4;: Installed. No version info available. pytest: 8.3.4 PyYAML: 6.0.2 PyYAML>=5.3: Installed. No version info available. ...
@@ -17,7 +17,7 @@ pydantic ="~2.6.4" omegaconf = "~2.0.6" # modle_runtime openai = "~1.13.3"tiktoken = ">=0.5.2"tiktoken = ">=0.7.0" pydub = "~0.25.1" boto3 = "~1.28.17"@@ -41,7 +41,7 @@ syrupy = "^4.0.2" ...
from pydantic import Extra, Field, root_validator from tenacity import ( before_sleep_log, retry, retry_if_exception_type, stop_after_attempt, wait_exponential, ) from langchain.callbacks.manager import ( AsyncCallbackManagerForLLMRun, ...