utils.aiter.abatch_iterate(size, iterable)
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用于异步可迭代对象的实用批处理函数。 |
utils.aiter.py_anext(iterator[, default])
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用于测试目的的anext()的纯Python实现。 |
utils.aiter.tee_peer(iterator, buffer, ...)
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tee() 的单个迭代器。
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utils.env.env_var_is_set(env_var)
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检查环境变量是否已设置。 |
utils.env.get_from_dict_or_env(data, key, ...)
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从字典或环境变量中获取一个值。 |
utils.env.get_from_env(key, env_key[, default])
|
从字典或环境变量中获取值。 |
utils.function_calling.convert_to_openai_function(...)
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将原始函数/类转换为OpenAI函数。 :param function: 一个字典、Pydantic BaseModel类、TypedDict类、LangChain工具对象或Python函数。如果传入的是字典，则假定它已经是有效的OpenAI函数、具有顶级'title'键的JSON模式、Anthropic格式工具或Amazon Bedrock Converse格式工具。 :param strict: 如果为True，模型输出将严格匹配函数定义中提供的JSON模式。如果为None，strict参数将不会包含在函数定义中。 |
utils.function_calling.convert_to_openai_tool(tool, *)
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将一个类似工具的对象转换为OpenAI工具模式。 |
utils.function_calling.tool_example_to_messages(...)
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utils.html.extract_sub_links(raw_html, url, *)
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从原始HTML字符串中提取所有链接并将其转换为绝对路径。 |
utils.html.find_all_links(raw_html, *[, pattern])
|
从原始HTML字符串中提取所有链接。 |
utils.input.get_bolded_text(text)
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获取加粗文本。 |
utils.input.get_color_mapping(items[, ...])
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获取项目到支持颜色的映射。 |
utils.input.get_colored_text(text, color)
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获取带颜色的文本。 |
utils.input.print_text(text[, color, end, file])
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打印带有高亮且无结束字符的文本。 |
utils.interactive_env.is_interactive_env()
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确定是否在IPython或Jupyter中运行。 |
utils.iter.batch_iterate(size, iterable)
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实用批处理函数。 |
utils.iter.tee_peer(iterator, buffer, peers, ...)
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tee() 的单个迭代器。
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utils.json.parse_and_check_json_markdown(...)
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从Markdown字符串中解析JSON字符串并检查其是否包含预期的键。 |
utils.json.parse_json_markdown(json_string, *)
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从Markdown字符串中解析JSON字符串。 |
utils.json.parse_partial_json(s, *[, strict])
|
解析可能缺少闭合括号的JSON字符串。 |
utils.json_schema.dereference_refs(schema_obj, *)
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尝试替换JSON Schema中的$refs。 |
utils.mustache.grab_literal(template, l_del)
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从模板中解析一个文字。 |
utils.mustache.l_sa_check(template, literal, ...)
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进行初步检查以查看标签是否可以是独立的。 |
utils.mustache.parse_tag(template, l_del, r_del)
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从模板中解析标签。 |
utils.mustache.r_sa_check(template, ...)
|
进行最终检查，以查看标签是否可以独立存在。 |
utils.mustache.render([template, data, ...])
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渲染一个mustache模板。 |
utils.mustache.tokenize(template[, ...])
|
对mustache模板进行分词。 |
utils.pydantic.create_model(__model_name[, ...])
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使用给定的字段定义创建一个pydantic模型。 |
utils.pydantic.create_model_v2(model_name, *)
|
使用给定的字段定义创建一个pydantic模型。 |
utils.pydantic.get_fields()
|
获取Pydantic模型的字段名称。 |
utils.pydantic.get_pydantic_major_version()
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获取Pydantic的主版本号。 |
utils.pydantic.is_basemodel_instance(obj)
|
检查给定的类是否是Pydantic BaseModel的实例。 |
utils.pydantic.is_basemodel_subclass(cls)
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检查给定的类是否是Pydantic BaseModel的子类。 |
utils.pydantic.is_pydantic_v1_subclass(cls)
|
检查安装的Pydantic版本是否为1.x版本。 |
utils.pydantic.is_pydantic_v2_subclass(cls)
|
检查安装的Pydantic版本是否为1.x版本。 |
utils.pydantic.pre_init(func)
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用于在模型初始化之前运行函数的装饰器。 |
utils.strings.comma_list(items)
|
将列表转换为逗号分隔的字符串。 |
utils.strings.stringify_dict(data)
|
将字典转换为字符串。 |
utils.strings.stringify_value(val)
|
将值转换为字符串。 |
utils.utils.build_extra_kwargs(extra_kwargs, ...)
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从值和extra_kwargs构建额外的kwargs。 |
utils.utils.check_package_version(package[, ...])
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检查包的版本。 |
utils.utils.convert_to_secret_str(value)
|
如果需要，将字符串转换为SecretStr。 |
utils.utils.from_env()
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创建一个工厂方法，从环境变量中获取值。 |
utils.utils.get_pydantic_field_names(...)
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获取pydantic类的字段名称，包括别名。 |
utils.utils.guard_import(module_name, *[, ...])
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动态导入一个模块，如果模块未安装则抛出异常。 |
utils.utils.mock_now(dt_value)
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用于在单元测试中模拟 datetime.now() 的上下文管理器。 |
utils.utils.raise_for_status_with_text(response)
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使用响应文本引发错误。 |
utils.utils.secret_from_env()
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来自环境的秘密。 |
utils.utils.xor_args(*arg_groups)
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验证指定的关键字参数是互斥的。 |
