从函数创建模式#

langchain_core.tools.base.create_schema_from_function(model_name: str, func: Callable, *, filter_args: Sequence[str] | None = None, parse_docstring: bool = False, error_on_invalid_docstring: bool = False, include_injected: bool = True) → type[BaseModel][source]#

从函数的签名创建一个pydantic模式。

Parameters:

  • model_name (str) – 分配给生成的pydantic模式的名称。

  • func (Callable) – 用于生成模式的函数。

  • filter_args (Sequence[str] | None) – 可选的参数列表，用于从模式中排除。 默认为 FILTERED_ARGS。

  • parse_docstring (bool) – 是否解析函数的文档字符串以获取每个参数的描述。默认为 False。

  • error_on_invalid_docstring (bool) – 如果提供了 parse_docstring，配置是否在无效的Google风格文档字符串上引发ValueError。默认为False。

  • include_injected (bool) – 是否在模式中包含注入的参数。 默认为True，因为我们希望在验证工具输入时将它们包含在模式中。

Returns:

一个与函数参数相同的pydantic模型。

Return type:

类型[BaseModel]