add README.md

This commit is contained in:
2026-05-27 13:32:54 +00:00
parent f5a43e87da
commit a42b33b0d1
+68 -1
View File
@@ -1,2 +1,69 @@
# task-6a1484a292f7bbc573321443
# Task 6a1484a292f7bbc573321443 – "сырой текст задания → плоская карточка"
## Что делает проект
Этот репозиторий содержит решение задачи «Преобразовать свободный текст описания задания в структурированную карточку». В качестве примера используется **LangChain** и **Pydantic** для генерации JSON‑объекта, который можно дальше использовать в пайплайне.
## Структура репозитория
| Файл | Назначение |
|------|------------|
| `main.py` | Точка входа. Содержит модель данных, цепочку LangChain и примеры использования. |
| `requirements.txt` | Зависимости проекта (без точных версий). |
| `README.md` | Текущий файл – описание проекта, инструкции по установке и запуску. |
## Установка
```bash
# Создайте виртуальное окружение (рекомендуется)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .\.venv\Scripts\activate
# Установите зависимости
pip install -r requirements.txt
```
## Как запустить
```bash
python main.py
```
Скрипт выполнит три примера преобразования текста в карточку и выведет результат.
## Архитектура решения
1. **Pydantic‑модель** `TaskCard` описывает структуру выходных данных: название, предмет, подсказка по сроку, тип сдачи и список критериев оценки.
2. **PromptTemplate + PydanticOutputParser** – шаблон запроса к LLM с инструкцией вернуть JSON в соответствии с моделью.
3. **ChatOpenAI** – подключение к модели BroJS (см. `model`, `base_url` и переменную окружения `JOURNAL_MCP_PAT`).
4. Асинхронная функция `parse_task()` объединяет цепочку: шаблон → LLM → парсер.
5. В блоке `__main__` три примера текста, которые проходят через `parse_task()` и печатаются в читаемом виде.
## Пример вывода
```
Example 1:
Raw text:
Сдайте к пятнице мини‑отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. Оценка: за полноту и за пример кода.
Parsed card:
{
"title": "Мини‑отчёт по LangChain",
"subject": null,
"deadline_hint": "к пятнице",
"deliverable_type": "отчёт",
"grading_hints": [
"полнота",
"пример кода"
]
}
```
## Зависимости
- `langchain-core>=0.3.0`
- `langchain-openai>=0.3.0`
- `pydantic>=2.0`
- `python-dotenv>=1.0.0`
Все версии указаны с оператором `>=`, как требуется в задании.