feat: initial solution for task 2 - structured output with Pydantic and LangChain

2026-05-08 15:57:33 +03:00
commit 6cd179333a
4 changed files with 185 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,50 @@
+# Задание 2: Сырой текст задания → плоская карточка
+
+## Описание
+
+Модуль разбора одного формулировки задания в компактную структурированную сводку.
+Использует LLM-цепочку (LangChain) + PydanticOutputParser для извлечения полей из неструктурированного текста.
+
+## Стек
+
+- Python 3.10+
+- langchain-core, langchain-openai, pydantic, python-dotenv
+
+## Установка
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+cp .env.example .env
+# Заполнить OPENAI_API_KEY в .env
+```
+
+## Запуск
+
+```bash
+python main.py
+```
+
+## Что делает
+
+1. Описывает Pydantic-модель `TaskCard` с полями: `title`, `subject`, `deadline_hint`, `deliverable_type`, `grading_hints`
+2. Собирает цепочку: шаблон промпта → LLM → PydanticOutputParser
+3. В промпте явно просит модель вернуть данные в формате, ожидаемом парсером
+4. Выводит валидированный объект (`model_dump()`) и краткую человекочитаемую сводку
+5. Один запрос — один проход, без уточняющих вопросов
+
+## Пример вывода
+
+```
+📝 Входной текст:
+   "Сдайте к пятнице мини-отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. Оценка: за полноту и за пример кода."
+
+=== Карточка задания ===
+Название:       Мини-отчёт по LangChain
+Предмет:        LangChain
+Дедлайн:        к пятнице
+Тип результата: отчёт
+Критерии:       полнота, пример кода
+
+=== JSON (model_dump) ===
+{'title': 'Мини-отчёт по LangChain', 'subject': 'LangChain', ...}
+```