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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