tiennguyenbnbk's picture
Update parsers.py
aa53f6d verified
raw
history blame
No virus
4.7 kB
from __future__ import annotations
import json
from json import JSONDecodeError
from typing import Any, List, Optional, Type, TypeVar, Union
import jsonpatch # type: ignore[import]
import pydantic # pydantic: ignore
from langchain_core.exceptions import OutputParserException
from langchain_core.output_parsers.format_instructions import JSON_FORMAT_INSTRUCTIONS
from langchain_core.output_parsers.transform import BaseCumulativeTransformOutputParser
from langchain_core.outputs import Generation
from langchain_core.utils.json import (
parse_and_check_json_markdown,
parse_json_markdown,
parse_partial_json,
)
from langchain_core.utils.pydantic import PYDANTIC_MAJOR_VERSION
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
if PYDANTIC_MAJOR_VERSION < 2:
PydanticBaseModel = pydantic.BaseModel
else:
from pydantic.v1 import BaseModel # pydantic: ignore
# Union type needs to be last assignment to PydanticBaseModel to make mypy happy.
PydanticBaseModel = Union[BaseModel, pydantic.BaseModel] # type: ignore
TBaseModel = TypeVar("TBaseModel", bound=PydanticBaseModel)
class JsonOutputParser(BaseCumulativeTransformOutputParser[Any]):
"""Parse the output of an LLM call to a JSON object.
When used in streaming mode, it will yield partial JSON objects containing
all the keys that have been returned so far.
In streaming, if `diff` is set to `True`, yields JSONPatch operations
describing the difference between the previous and the current object.
"""
pydantic_object: Optional[Type[TBaseModel]] = None # type: ignore
def _diff(self, prev: Optional[Any], next: Any) -> Any:
return jsonpatch.make_patch(prev, next).patch
def _get_schema(self, pydantic_object: Type[TBaseModel]) -> dict[str, Any]:
if PYDANTIC_MAJOR_VERSION == 2:
if issubclass(pydantic_object, pydantic.BaseModel):
return pydantic_object.model_json_schema()
elif issubclass(pydantic_object, pydantic.v1.BaseModel):
return pydantic_object.schema()
return pydantic_object.schema()
def parse_result(self, result: List[Generation], *, partial: bool = False) -> Any:
text = result[0].text
text = text.strip()
if partial:
try:
return parse_json_markdown(text)
except JSONDecodeError:
return None
else:
try:
return parse_json_markdown(text)
except JSONDecodeError as e:
msg = f"Invalid json output: {text}"
raise OutputParserException(msg, llm_output=text) from e
def parse(self, text: str) -> Any:
return self.parse_result([Generation(text=text)])
def get_format_instructions(self) -> str:
if self.pydantic_object is None:
return "Return a JSON object."
else:
# Copy schema to avoid altering original Pydantic schema.
schema = {k: v for k, v in self._get_schema(self.pydantic_object).items()}
# Remove extraneous fields.
reduced_schema = schema
if "title" in reduced_schema:
del reduced_schema["title"]
if "type" in reduced_schema:
del reduced_schema["type"]
# Ensure json in context is well-formed with double quotes.
schema_str = json.dumps(reduced_schema, ensure_ascii=False)
return JSON_FORMAT_INSTRUCTIONS.format(schema=schema_str)
@property
def _type(self) -> str:
return "simple_json_output_parser"
class Evaluation(BaseModel):
"""Nhận xét của giáo viên cho kết quả học tập của học sinh"""
summary: str = Field(description="Nhận xét ngắn gọn khoảng 50 từ")
detail: str = Field(description="Nhận xét chi tiết khoảng 200 từ")
evaluation_parser_v1 = JsonOutputParser(pydantic_object=Evaluation)
class EvaluationForStudent(BaseModel):
"""Nhận xét của giáo viên cho kết quả học tập của học sinh"""
atitude: str = Field(description="Nhận xét ngắn gọn khoảng 50 từ cho thái độ của học sinh")
knowleadge: str = Field(description="Nhận xét ngắn gọn khoảng 50 từ cho kiến thức của học sinh")
skill: str = Field(description="Nhận xét ngắn gọn khoảng 50 từ cho kỹ năng của học sinh")
interaction: str = Field(description="Nhận xét ngắn gọn khoảng 50 từ cho tương tác của học sinh")
# detail: str = Field(description="Nhận xét chi tiết khoảng 200 từ")
evaluation_parser_v2 = JsonOutputParser(pydantic_object=EvaluationForStudent)