网站文字源码,国内建站平台,自学网站建设基本流程,兰州网站维护公司本文介绍Pydantic 库#xff0c;首先介绍其概念及优势#xff0c;然后通过基本示例展示如何进行数据验证。后面通过多个示例解释如何在LangChain中通过Pydantic进行数据验证#xff0c;保证与大模型进行交互过程中数据准确性#xff0c;并显示清晰的数验证错误信息。 Pydan… 本文介绍Pydantic 库首先介绍其概念及优势然后通过基本示例展示如何进行数据验证。后面通过多个示例解释如何在LangChain中通过Pydantic进行数据验证保证与大模型进行交互过程中数据准确性并显示清晰的数验证错误信息。 Pydantic 简介
Pydantic 是用于数据验证和设置管理的 Python 库。它主要用于在 Python 程序中对数据进行严格的类型检查和验证确保数据符合预期的格式和类型。它在处理用户输入、配置文件解析、API 数据交互等场景中非常有用。
Pydantic 基于 Python 的类型提示type hints构建。类型提示是 Python 3.5 版本引入的一个特性用于在代码中声明变量、函数参数和返回值的类型Pydantic 利用这些类型提示来验证数据。
Pydantic 的优势 数据验证功能强大 可以验证多种数据类型包括基本数据类型如整数、字符串、浮点数等和复杂数据类型如列表、字典、自定义对象等。例如验证一个包含用户信息的字典其中年龄字段必须是整数姓名字段必须是字符串。 支持嵌套数据结构的验证。如果有一个包含多个子对象的复杂数据结构Pydantic 可以递归地验证每个子对象的类型和格式。比如一个包含订单信息的对象其中订单详情是一个列表每个订单详情对象又包含商品名称、价格等字段Pydantic 可以验证整个结构的正确性。 易于使用和集成 基于 Python 的类型提示代码的可读性非常高。开发人员只需要在定义类或函数时使用类型提示Pydantic 就能自动进行数据验证。例如
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):name: strage: int 可以很方便地与其他 Python 库和框架集成如 FastAPI。在 FastAPI 中Pydantic 用于验证 API 请求和响应的数据格式大大简化了 API 开发过程中的数据验证部分。
提供友好的错误信息
当数据验证失败时Pydantic 会返回清晰、详细的错误信息。这些错误信息能够帮助开发人员快速定位问题所在。例如如果一个字符串类型的字段被传入了一个整数Pydantic 会指出哪个字段不符合预期类型以及正确的类型应该是什么。
简单验证示例
基本数据验证示例
from pydantic import BaseModelclass Item(BaseModel):name: strprice: floatis_available: bool# 正确的数据
item1 Item(nameApple, price0.5, is_availableTrue)
print(item1)# 错误的数据会引发验证错误
try:item2 Item(nameBanana, pricenot a float, is_availableTrue)
except ValueError as e:print(e)在这个示例中定义了一个Item类它有三个字段name字符串类型、price浮点数类型和is_available布尔类型。当创建item1时传入的数据符合预期类型所以能够正确创建对象。而当创建item2时price字段传入了一个字符串而不是浮点数Pydantic 会引发一个ValueError并且可以通过捕获这个异常来处理错误。
嵌套数据验证示例
from pydantic import BaseModelclass OrderDetail(BaseModel):product_name: strquantity: intclass Order(BaseModel):order_id: intcustomer_name: strdetails: list[OrderDetail]order_data {order_id: 1,customer_name: John,details: [{product_name: Book, quantity: 2},{product_name: Pen, quantity: 3}]
}
order Order(**order_data)
print(order)这里定义了两个类OrderDetail用于表示订单详情包含product_name字符串类型和quantity整数类型。Order类用于表示整个订单包含order_id整数类型、customer_name字符串类型和detailsOrderDetail对象列表。通过传入符合结构要求的字典order_data可以正确创建Order对象。Pydantic 会自动验证order_data中的每个字段和嵌套对象的类型是否正确。
**Pydantic驾驭LangChain **
在 LangChain 中Pydantic 主要用于数据验证和模型定义。LangChain 通常需要处理各种类型的数据包括从外部 API 接收的数据、用户输入的数据以及内部组件之间传递的数据。Pydantic 的数据验证功能可以确保这些数据符合预期的结构和类型从而避免因数据不匹配导致的错误。
同时Pydantic 的 BaseModel 可以帮助你创建清晰的数据结构方便在 LangChain 应用程序中进行数据的序列化和反序列化操作。
简单示例场景
假设你正在构建一个使用 LangChain 的对话机器人你可能需要处理用户的输入和从语言模型返回的信息。你可以使用 Pydantic 来定义输入和输出的数据模型。
from pydantic import BaseModel
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate# 定义一个 Pydantic 模型来表示用户输入
class UserInput(BaseModel):topic: str# 定义一个 Pydantic 模型来表示语言模型的输出
class LLMOutput(BaseModel):response: str# 定义一个提示模板
prompt PromptTemplate(input_variables[topic],template请告诉我关于{topic}的一些信息。
)# 初始化语言模型
llm OpenAI(temperature0.9)# 创建一个链
chain LLMChain(llmllm, promptprompt)# 示例用户输入
user_input UserInput(topic人工智能的发展)# 验证用户输入
if not isinstance(user_input, UserInput):raise ValueError(输入必须是 UserInput 类型)# 运行链
response chain.run(topicuser_input.topic)# 处理语言模型的输出
llm_output LLMOutput(responseresponse)print(llm_output)首先创建自定义的数据模型。 UserInput 类是一个 Pydantic 模型它规定了用户输入必须包含名为 topic 的字符串字段。 LLMOutput 类是一个 Pydantic 模型它规定了语言模型的输出必须包含名为 response 的字符串字段。 我们使用 PromptTemplate 来创建一个提示模板它将根据用户输入的 topic 生成相应的提示。然后我们使用 OpenAI 初始化一个语言模型并将其与 LLMChain 结合创建一个链。 当我们收到用户输入时我们将其存储在 user_input 变量中并将其作为 UserInput 类型进行验证。如果输入不符合 UserInput 类型将引发 ValueError。运行链时我们将用户输入的 topic 传递给链。 语言模型返回的结果存储在 response 中我们将其包装在 LLMOutput 类型中以确保其符合预期的数据结构。
其他组件结合示例
Pydantic 可以与 LangChain 的其他组件如 Agents、Memory 和 Tools 等结合使用。例如当你使用 Agents 时你可以定义 Pydantic 模型来表示工具的输入和输出以确保数据在工具调用和工具响应之间的一致性。
from pydantic import BaseModel
from langchain.agents import Tool# 定义工具输入的 Pydantic 模型
class ToolInput(BaseModel):query: str# 定义工具输出的 Pydantic 模型
class ToolOutput(BaseModel):result: str# 定义简单的工具
def sample_tool(input_data: ToolInput) - ToolOutput:# 确保输入数据是 ToolInput 类型if not isinstance(input_data, ToolInput):raise ValueError(输入必须是 ToolInput 类型)result f你查询的是: {input_data.query}return ToolOutput(resultresult)# 将工具包装为 LangChain 的工具
tool Tool(nameSampleTool,funcsample_tool,description一个简单的示例工具它会重复你的查询。,parametersToolInput.schema()
)# 测试工具
input_data ToolInput(query测试工具)
output tool.run(input_data.json())
print(output)这里我们定义了 ToolInput 和 ToolOutput 两个 Pydantic 模型分别用于表示工具的输入和输出。我们创建简单的 sample_tool 函数它接受 ToolInput 类型的输入并返回 ToolOutput 类型的输出。然后我们使用 Tool 类将这个工具包装起来并将其作为 LangChain 的工具使用。我们使用 ToolInput.schema() 来提供工具的输入参数的模式信息方便 LangChain 对输入进行验证。
通过上述示例你可以看到如何在 LangChain 中使用 Pydantic 来定义清晰的数据结构并确保数据的一致性和正确性同时将 Pydantic 与 LangChain 的不同组件进行结合以增强你的应用程序的稳定性和可维护性。
详细完整示例
from pydantic import BaseModel, ValidationError
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate# 定义 Pydantic 模型用于输入数据的验证
class QueryInput(BaseModel):query: strmax_length: int# 定义 Pydantic 模型用于输出数据的验证
class QueryOutput(BaseModel):answer: str# 定义提示模板
prompt_template PromptTemplate(input_variables[query, max_length],template请回答关于 {query} 的问题回答长度不超过 {max_length} 个字符。
)# 初始化语言模型
llm OpenAI(temperature0.7)# 创建一个 LLMChain
chain LLMChain(llmllm, promptprompt_template)def process_query(input_data: dict):try:# 使用 Pydantic 模型对输入数据进行验证validated_input QueryInput(**input_data)except ValidationError as e:print(f输入数据验证失败: {e})return None# 运行 LLMChainresult chain.run(queryvalidated_input.query, max_lengthvalidated_input.max_length)try:# 使用 Pydantic 模型对输出数据进行验证validated_output QueryOutput(answerresult)except ValidationError as e:print(f输出数据验证失败: {e})return Nonereturn validated_output# 测试数据
test_input {query: 什么是人工智能,max_length: 100
}# 调用函数进行处理
output process_query(test_input)
if output:print(output.answer)通过这种方式我们可以在 LangChain 应用中有效地使用 Pydantic 来确保输入和输出数据的一致性和正确性避免由于数据不匹配或格式错误导致的问题。此外Pydantic 的 ValidationError 提供了清晰的错误信息帮助我们快速定位和解决数据验证问题。
