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Structured Output Parsing (Pydantic + Function Call):将LLM输出转为系统可执行的结构化任务计划。

时间: 2025-09-28 14:39:24 AIGC 浏览: 34
以下是使用Pydantic和Function Call将大语言模型(LLM)输出转为系统可执行的结构化任务计划的一般方法: ### 1. 定义任务模型 使用Pydantic定义表示任务计划的模型类。例如,如果任务计划包含任务名称、执行时间和任务描述,可以这样定义: ```python from pydantic import BaseModel from datetime import datetime class Task(BaseModel): task_name: str execution_time: datetime task_description: str ``` ### 2. 配置Function Call 在与LLM交互时,配置Function Call让模型知道在合适的时候输出符合Pydantic模型的结构化数据。Function Call通常以JSON格式描述函数的参数和返回值。对于上述`Task`模型,对应的Function Call配置如下: ```python function_call_config = [ { "name": "create_task", "parameters": { "task_name": {"type": "string"}, "execution_time": {"type": "string", "format": "date-time"}, "task_description": {"type": "string"} } } ] ``` ### 3. 与LLM交互 将Function Call配置传递给LLM,并获取其响应。不同的LLM有不同的调用方式,以OpenAI的API为例: ```python import openai openai.api_key = "YOUR_API_KEY" response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "user", "content": "请创建一个任务,在明天上午10点开会讨论项目进度。"} ], functions=function_call_config, function_call="auto" ) ``` ### 4. 解析LLM响应 从LLM的响应中提取Function Call信息,并将其转换为Pydantic模型实例: ```python function_call = response.choices[0].message.get("function_call") if function_call: parameters = function_call.get("parameters") task = Task(**parameters) print(task) ``` ### 5. 执行任务计划 根据生成的Pydantic模型实例执行相应的任务。例如,可以将任务信息存储到数据库或安排任务执行: ```python # 示例:将任务信息存储到数据库 def store_task_in_database(task: Task): # 实现数据库存储逻辑 print(f"Storing task {task.task_name} in database...") store_task_in_database(task) ``` 通过以上步骤,就可以使用Pydantic和Function Call将LLM输出转为系统可执行的结构化任务计划。
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