'type': 'function' } ] ) user = User.model_validate_json(response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments) print(user) 1.3 PydanticAI from datetime import date from pydantic_ai import Agent from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): """Definition of a user""" id:...
(expression hastype"int", variable hastype"str") Found1errorin1file (checked1source file) 函数返回类型提示使用了箭头而不是冒号:function(args) -> type: 下面是一个函数返回的 Pydantic 示例: defget_thing() ->str:return"yeti" 5.2 数据分组 通常,我们需要将一组相关的变量放在一起,而不是传递大量...
Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer [type=int_parsing, input_value='b', input_type=str] For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.9/v/int_parsing 1 Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer [type=int_pars...
Pydantic 是一个用于数据校验和数据模型管理的 Python 库,基于类型注解type hints,其核心理念是:“数据校验即数据解析”。它不仅高效而且直观,让开发者轻松处理复杂的数据结构。 Pydantic 的主要功能: 数据校验:自动检查输入数据的类型和格式。 数据转换:自动将数据转换为正确的 Python 类型。 灵活的模型定义:基于 Pyth...
提示可能包含对function的 Annotated单个调用,但其他元数据将被忽略并使用根类型 typing.TypeVar 限制基于constraintsor允许的值bound typing.Union 参考前面的 typing.Optional Optional[x]简写Union[x, None] …. 还有很多
typing.Annotated 根据PEP-593允许使用任意元数据包装另一种类型。提示可能包含对function的 Annotated单个调用,但其他元数据将被忽略并使用根类型 typing.TypeVar 限制基于constraintsor允许的值bound typing.Union 参考前面的 typing.Optional Optional[x]简写Union[x, None] ...
PydanticAI 还包括了[测试模型](https://ai.pydantic.dev/api/models/test/)和[功能模型](https://ai.pydantic.dev/api/models/function/)用于测试以及开发目的。 使用模型提供商之前,您需要先配置好本地环境并确保安装了所需的软件包,以便顺利运行模型提供商的服务。
typing.Annotated 根据PEP-593允许使用任意元数据包装另一种类型。提示可能包含对function的 Annotated单个调用,但其他元数据将被忽略并使用根类型 typing.TypeVar 限制基于constraintsor允许的值bound typing.Union 参考前面的 typing.Optional Optional[x]简写Union[x, None] ...
function_tools) """ [ ToolDefinition( name='foobar', description='This is a Foobar', parameters_json_schema={ 'properties': { 'x': {'type': 'integer'}, 'y': {'type': 'string'}, 'z': {'default': 3.14, 'type': 'number'}, }, 'required': ['x', 'y'], 'title': '...
validate_call— a decorator to perform validation when calling a function. ??? example "Example - schema based on TypedDict" ```py from datetime import datetime from typing_extensions import NotRequired, TypedDict from pydantic import TypeAdapter class Meeting(TypedDict): when: datetime where: bytes...