Files
cucumbers-solutions/solutions/unknown/solution.py
T

72 lines
2.8 KiB
Python

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field, SecretStr
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# LLM placeholder
llm = ChatOpenAI(
model="openai/gpt-oss-20b",
base_url='https://platform.brojs.ru/jrnl-bh/api/inference/v1',
api_key=SecretStr("jrnl_30283ab953615cbb6846ff9940a1eedce0b76d7b2f59a2394f29e74643e6a90d"),
temperature=0.7,
)
class PersonInfo(BaseModel):
name: str = Field(description="Имя человека")
age: int | None = Field(default=None, description="Возраст (необязательно)")
profession: str = Field(description="Профессия")
skills: list[str] = Field(description="Список навыков")
class MeetingNotes(BaseModel):
date: str = Field(description="Дата встречи в формате YYYY-MM-DD")
participants: list[str] = Field(description="Участники встречи")
topics: list[str] = Field(description="Обсуждаемые темы")
decisions: list[str] = Field(description="Принятые решения")
next_steps: list[str] = Field(description="Следующие шаги")
person_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=PersonInfo)
meeting_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=MeetingNotes)
prompt_template = PromptTemplate(
input_variables=["text", "format_instructions"],
template="""Найди в тексте следующую информацию и верни её как JSON:
{format_instructions}
Текст: {text}"""
)
def choose_parser(text: str):
if any(word in text.lower() for word in ["meeting", "встреча", "собрание"]):
return meeting_parser
return person_parser
def extract(text: str):
parser = choose_parser(text)
chain = prompt_template | llm | parser
result = chain.invoke({"text": text, "format_instructions": parser.get_format_instructions()})
return result
if __name__ == "__main__":
examples = [
"Анна, 28 лет, Python-разработчик. Навыки: FastAPI, Docker.",
"""Meeting on 2024-05-27
Participants: Alice, Bob, Charlie
Topics: Project roadmap, Budget allocation
Decisions: Approve Q3 budget, Hire new devs
Next steps: Send email to stakeholders, Update project plan""",
]
for i, txt in enumerate(examples, 1):
print(f"Example {i} input:")
print(txt)
obj = extract(txt)
print("\nParsed object:")
print(obj.model_dump())
print("-" * 40)
# Interactive mode
while True:
user_input = input("Введите текст (или 'exit' для выхода): ").strip()
if not user_input or user_input.lower() == "exit":
break
obj = extract(user_input)
print("\nParsed object:")
print(obj.model_dump())