llm/03-输出结构化/02-自定义结构输出.py

import json

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field

from env_util import DASHSCOPE_API_KEY, DASHSCOPE_BASE_URL

# llm对象就是调用大模型的对象
llm = ChatOpenAI(
    model = "qwen-plus",
    base_url=DASHSCOPE_BASE_URL,
    api_key=DASHSCOPE_API_KEY,
    temperature=0.8,
);


# 使用pydantic定义一个类   数据模型类
class Result(BaseModel):

    first: str = Field(description = "内容开头")
    content: str = Field(description = "主体内容")
    last: str = Field(description = "内容结尾")

# 指定返回结果
runnable = llm.with_structured_output(Result)

# 提示词模板
prompt_template = PromptTemplate.from_template("帮我生成一个简短的，关于{topic}的报幕词。")

# 组装，这里有个非常奇怪的问题，要把runnable放在后面。。 不知为啥
# 貌似Python或者Chain的语法问题，需要把接收下面topic的放在前面语法问题
# chain = runnable | prompt_template
chain = prompt_template | runnable

resp = chain.invoke({"topic","迎新生晚会"})

print(resp)

# 结果转成Map
print(resp.__dict__);
# 结果转成JSON,这里的json别导错了。。
print(json.dumps(resp.__dict__))