如果你需要查询天气，请调用一个名为 'get_current_weather' 的工具。这个工具需要一个 'location' (字符串，必填) 参数，表示要查询天气的城市。...它引入JSON Schema标准化工具描述，明确定义：工具名称（name）功能描述（description）参数列表（parameters），包含类型、描述、是否必填等{ "name": "get_current_weather...而转折点则是24年结构化推理的普及，基于掩码的结构化推理能力（不熟悉的朋友看这里LLM结构化输出）不仅显著提升了模型生成工具JSON Schema的准确性，同时还让Pydantic这个数据验证和解析库进入了大家的视野中...像Langchain、LlamaIndex、DSPY等开源框架都开始引入Pydantic来自动生成工具的JSON Schema。这样不仅解析部分能自动化标准化，生成工具描述的部分同样也被标准化。...MCP服务端适配器，转换请求并返回标准化响应MCP除核心连接简化外，还提供：动态上下文构建：工具列表通过标准list_tools方法动态获取，无需在Agent内部硬编码工具描述协议标准化：明确定义工具发现
传统LLM仅作为“大脑”处理文本生成和推理，而Agent则通过工具充当“感官”和“四肢”，执行实际任务（如查询天气、控制设备）。今天我们将深入解析“工具/函数调用”这一基石是如何工作的？...else: message = user_input() # 与用户交互此循环模拟人类使用工具的过程：LLM分析输入，识别需调用的外部函数（如API），生成结构化参数...GetProductDetails: 获取特定产品详情（需产品ID）。Clarify: 当请求模糊时要求用户澄清。函数Schema（JSON格式）指导LLM生成结构化调用。...对话流程示例典型交互中，Agent基于对话历史动态决策。例如：用户查询“笔记本”触发Search，后续“详细说明产品p1”调用GetProductDetails。...风险：提示注入需多层防护（如拒绝列表和LLM验证）。最后建议从低风险应用入手，逐步迭代安全机制。未来，MCP等协议将推动Agent生态系统标准化，赋能复杂场景（如动态API集成）。
发送请求体的栗子 注意 请求体并不是只有 POST 请求有，只不过 POST 更常见 在 PUT、DELETE、PATCH 请求中都可以使用请求体 其实，在 GET 请求中也可以用请求体，不过仅适用于非常极端的情况下...，而且 Swagger API 并不会显示 GET 请求的请求体 不使用 Pydantic的栗子 from fastapi import FastAPI import uvicorn app = FastAPI...给 Pydantic 模型自动的生成 JSON Schema，这些 Schema 会成为生成 OpenAPI Schema 的一部分，并显示在接口文档上 正确传参的请求结果 正常传参，所有属性按指定的类型进行传数据...可以识别出它们中的每一个，并从正确的位置获取到数据 实际代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic...如果参数也在路径中声明，它将解释为路径参数【item_id】 如果参数是单数类型（如int、float、str、boo l等），它将被解释为查询参数【name】 如果参数被声明为 Pydantic 模型的类型
LLM多智能体AutoGen教程5：函数调用之避免捏造参数》，我们使用typing对可调用函数进行注解，AutoGen据此自动生成OpenAI API函数调用时的请求参数。...Pydantic 前面已经说到Pydantic是世界上最广泛使用的Python的validation库，它基于typing包进行数据验证和序列化，采用Rust编写最快的内核验证代码，可以轻易生成JSON...其中get_function_schema获取function的JSON Schema。...这里我们只看signature，它获取方法和函数签名，一般来讲函数签名通常包括函数名、参数类型列表、返回类型等。...image-20240611185602357 之后就是从返回的signature中获取参数要求，它会通过parameters中获取到想要的一切信息，比如param_annotations，生成一个dict
通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。 健壮：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。...FastAPI特性 基于开放标准 用于创建 API 的 OpenAPI 包含了路径操作，请求参数，请求体，安全性等的声明。...使用 JSON Schema (因为 OpenAPI 本身就是基于 JSON Schema 的)自动生成数据模型文档。 经过了缜密的研究后围绕这些标准而设计。并非狗尾续貂。...API 密钥，在: 请求头。 查询参数。 Cookies, 等等。 加上来自 Starlette（包括 session cookie）的所有安全特性。...所有的依赖关系都可以从请求中获取数据，并且增加了路径操作约束和自动文档生成。 即使在依赖项中被定义的路径操作 也会自动验证。 支持复杂的用户身份认证系统，数据库连接等等。 不依赖数据库，前端等。
基于标准：基于（并完全兼容）API 的开放标准：OpenAPI（以前称为Swagger）和JSON Schema。...前面说过 FastApi 的一大特点是基于标准的 Python 3.6类型声明，兼具参数校验功能，这一切都要归功于 Pydantic 路径参数 路径参数即 url 路径参数，可以使用 Python 格式字符串相同语法声明路径...其中还有一个是路径参数：item_id， str 类型 请求体参数 要发送请求正文，必须使用一个：POST， PUT，DELETE或PATCH，需导入 Pydantic 的 BaseModel from...同时，FastApi 可以自动帮我们识别请求 body 参数, 路径参数以及查询参数，并准确的获取参数数据。...： item_id: 路径参数 q: 参数是一个的单一类型（如int，float，str，bool，等等）将被解释为一个查询参数 item: 参数声明为 Pydantic 模型的类型，则将被解释为请求
schema_extra: 允许为 Pydantic 模型的 JSON Schema 添加额外的信息。...请求的查询参数使用 model 类 @app.get("/get_model") async def get_model(items: Annotated[Item1, Query(description...= 'GET 请求参数模型定义')]): """ GET请求不支持参数的嵌套 curl -X 'GET' \ 'http://127.0.0.1:18081/get_model...通常，查询参数是扁平的键值对，而不是复杂的、嵌套的 JSON 对象。这意味着直接将一个嵌套的 Pydantic 模型用作查询参数并不直接支持。...item_id: Annotated[int, Path(description = '路径参数')]): """ POST请求与路径参数、查询参数的嵌套 curl -X 'POST
通过智能搜索和数据查询，提升用户体验和数据处理效率；在指标提取和选股中，支持精准数据分析和投资决策。这些应用展示了LLMCompiler的技术优势和实际价值。 ...对话系统-产品数据查询 DAG示例 • 易方达中短债成立以来收益率、累计净值情况；易方达新兴产业最近三年收益和单位净值 产品数据查询 搜索系统-智能搜索 智能搜索场景中规划器运行后，通过DAG调用各个接口结果后马上返回给用户...使用`search`工具获取A房屋在2023年的租金 2....，和给出的数据信息，有逻辑并且严谨的生成用户需要的`Final Answer`。...生成`Final Answer`时需要重点检查生成的数值类内容是否正确，同时需要保证回复的数据信息是用户问题所涉及的。
本文主要记录查询参数的传递、特性以及字符串类型的数据校验相关内容 查询参数 @app02.get("/stu02/query") def stu02_query(query: float = 0.01...): return {"query":query} 声明不属于路径参数的其他函数参数时，它自动解释为"查询字符串"参数 可选参数 @app02.get("/stu02/query/select...: bool = True, **extra: Any, ) 传递列表 @app02.get("/stu02/query/querylist") def stu02_query_QueryList...return {"param_list":param_list} 该示例即请求会传递一个列表的参数，FastAPI接收并返回。...import Required app02 = APIRouter() # 查询参数 @app02.get("/stu02/query") def stu02_query(query: float
http://127.0.0.1:8000/items/{item}"采取str类型参数item和可选查询参数q。...好的，到目前为止还不错，我们现在将使用pydantic库来创建数据接口schema，它的主要作用是做类型强制检查，有点类似DRF的序列化器。...继续将以下代码添加到pollsapi/schemas.py class Config: SQLAlchemy 中的定义参数类型与 Pydantic 不同，在 SQLAlchemy 使用的是大写String...，并且将类型作为参数传递为此类=Column question_text = Column(String) 而Pydantic风格声明使用: 和小写的str。...= Depends(get_db)): return crud.get_all_questions(db=db) 注意在，返回对象列表，而不仅仅是一个对象，所以我们应该让我们的框架知道。
查询 6. 更新、删除 7....__(cls, field_schema): field_schema.update(type="string") class MongoBaseModel(BaseModel):...查询 @app.get("/posts") async def list_posts( pagination: Tuple[int, int] = Depends(pagination)...pagination query = database['posts'].find({}, skip=skip, limit=limit) # find 第一个参数 是过滤用的，我们要获取所有的...这是向列表属性添加元素的有用运算符 post_db = await get_post_or_404(post.id, database) return post_db 更多update操作
技术背景：Py3.6+，Starlette，Pydantic 其实不仅仅是 FastAPI ，就连 Sanic 也是基于 Flask 快速开发的 Web API 框架。...在 url 中进行查询 http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10 skip：查询的起始参数 limit：查询的结束参数 ? 成功返回查询列表。...查询参数类型转换 FastAPI 非常聪明，足以辨别 路径参数 和 查询参数。...from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel # 请求主体类 class Item(BaseModel): name:...成功提交并返回 200 状态码 请求主体+路径+查询参数，在请求主体的基础上加入 url 动态路径参数 和 查询参数 from fastapi import FastAPI from pydantic
q，可以是字符型也可以None不填，Query用来更多的补充信息，比如这个参数，默认值是None，最大长度50 1.2 多个参数 from typing import Annotated from fastapi...results.update({"q": q}) if item: results.update({"item": item}) return results 1.3 请求参数...在 OpenAPI 的路径操作中为响应添加一个 JSON Schema。 并在自动生成文档系统中使用。...创建一个允许的源列表（由字符串组成）。 将其作为「中间件」添加到你的 FastAPI 应用中。...("/") async def main(): return {"message": "Hello World"} allow_origins - 一个允许跨域请求的源列表。
（哈哈并不是说这是最优的解决方案只是想把抽取，分类，生成任务融在一个case里面）首先我们先定义抽取任务的结构体，申万一级行业的枚举值和情绪的枚举值，这里结构化输出都是使用pydantic定义的。...论文把基于输出格式掩码的问题，转换成了基于有限状态机的状态转移问题（FSM）。...因为词表中的每个字符究竟满足哪些状态，每个状态后有哪些可能的转移状态这些都是预先计算好的，因此并不需要在推理中动态计算，相反可以预先构建好每个词表到状态，再到后续转移状态的mapping。...如果我们选择了一个表示结束的特殊词汇（如 EOS），生成过程结束。基于已经构建好的FSM进行解码的步骤在Outlines里面如下（....获取FSM允许的下一个token allowed_tokens = get_allowed_tokens(fsms, fsm_states) # 3.
触发/查询(输入):它是来自客户的一个问题或请求，向系统发出信号，使其立即采取行动。这 任务/动作(输出):在理解触发器或查询后，系统执行特定的任务来处理它。...2、询问阶段:运用你的知识 在此阶段，根据查询从知识库中获取相关上下文，并将其与LLM的见解混合以生成响应。这不仅为LLM提供了最新的相关知识，也防止了幻觉。...代理:代理是自动决策制定者，通过工具包与世界进行交互，并通过动态的行动计划而不是固定的逻辑来完成任务。 检索器:它们规定了根据查询从知识库中获取相关上下文的技术。...数据代理的两个组成部分是: 推理循环:指示代理的决策过程，决定使用哪些工具、它们的顺序，以及基于输入任务的每个工具调用的参数。 工具抽象:代理与一组api或工具交互以获取信息或改变状态。...我们开始聊天 我们首先要求它获取列的列表。代理执行python代码并使用pandas读取列名。
它基于 Pydantic 和 Starlette，使得代码更加简洁且易于绶护。 关键特性: 快速：可与 NodeJS 和 Go 并肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic）。...通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。 健壮：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。...标准化：基于（并完全兼容）API 的相关开放标准：OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。...PATCH: 修改单一数据 配置请求方法： @app.post() @app.put() @app.delete() @app.get() FastAPI中请求数据 url请求参数是通过...Query 是 FastAPI 提供的一个函数，用于处理查询字符串中的参数。
基于标准：基于（并完全兼容）API 的开放标准：OpenAPI（以前称为 Swagger）和 JSON Schema。 发展快速，社区活跃 FastAPI 创立于2018年12月，距今不到两年。...Webargs 自动验证传入的请求数据。 APISpec 支持 API 的开放标准 OpenAPI。...Flask-apispec 从与定义序列化和验证的相同的代码自动生成 OpenAPI schema。 NestJS 和 Angular 使用 Python 类型具有强大的编辑器支持。...与 Hug（因为 Hug 基于 Falcon）一起启发了 FastAPI 在函数中声明 response 参数。...Hug 帮助启发了 FastAPI 使用 Python 类型提示来声明参数，并自动生成定义 API 的 schema。
并且FastAPI是基于Starlette框架的，集成了实用功能比如类型检查、OpenAPI（Swagger）等等，这跟我基于pytest框架做tep测试工具的理念很相似。...查询参数是跟在路径参数后面，用?...参数是必填的：limit: int 请求体 FastAPI的请求体借助于pydantic来实现： from typing import Optional from fastapi import FastAPI...+查询参数+请求体 总结一下，在函数参数中，url path中定义的叫做路径参数，没有定义的叫做查询参数，类型是pydantic model的叫做请求体，FastAPI会根据这套规则来自动识别： from...通过Config和schema_extra添加示例请求： from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import
如果我们修改参数或 Marshmallow 的 schema，却忘了还修改 YAML 文档字符串，生成的模式将被废弃。 APISpec 和 Marshmallow 的作者是同一个开发者。...它被设计为具有接收两个参数的函数，一个“请求”和一个“响应”。然后，您从请求中“读取”部分，并将“部分”“写入”响应。由于这种设计，不可能用标准Python类型提示将请求参数和主体声明为函数参数。...它们具有非常相似的想法： 基于Python类型提示。 基于这些类型提供验证和生成文档。 依赖注入系统。 它没有使用像第三方库（如Pydantic）提供数据验证，序列化和文档，它有自己的库。...它也是第一个生成自定义模式的框架，该自定义模式以 JSON 声明整个 API。 它不是基于 OpenAPI 和 JSON Schema 之类的标准。...然后，FastAPI 会获取该 JSON Schema 数据并将其放入OpenAPI 中，除此之外它还会执行其他所有操作。
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