Удалить solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/task_parser.py

This commit is contained in:
2026-05-27 08:20:16 +00:00
parent ef3d9b69bc
commit 19886e8996
@@ -1,79 +0,0 @@
from __future__ import annotations
from typing import List
from dotenv import load_dotenv
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field
load_dotenv()
class TaskCard(BaseModel):
title: str = Field(
...,
description="Краткое название задачи",
)
subject: str | None = Field(
None,
description="Тема или предмет задачи",
)
deadline_hint: str | None = Field(
None,
description="Срок сдачи в свободной форме",
)
deliverable_type: str | None = Field(
None,
description="Тип сдаваемого материала: отчёт, код, презентация и т.п.",
)
grading_hints: List[str] | None = Field(
None,
description="Ключевые критерии оценки",
)
def main() -> None:
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=TaskCard)
template = PromptTemplate(
template=(
"Прочитай описание учебного задания и извлеки информацию в JSON.\n\n"
"Описание:\n{input_text}\n\n"
"{format_instructions}"
),
input_variables=["input_text"],
partial_variables={
"format_instructions": parser.get_format_instructions()
},
)
model = ChatOpenAI(temperature=0)
chain = template | model | parser
sample = (
"Сдайте к пятнице мини-отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. "
"Оценка: за полноту и за пример кода."
)
result: TaskCard = chain.invoke({"input_text": sample})
print("Валидированный объект:")
print(result.model_dump())
print("\nСводка:")
print(f"Задание: {result.title}.")
if result.subject:
print(f"Тема: {result.subject}.")
if result.deadline_hint:
print(f"Срок сдачи: {result.deadline_hint}.")
if result.deliverable_type:
print(f"Тип материала: {result.deliverable_type}.")
if result.grading_hints:
print(f"Критерии оценки: {', '.join(result.grading_hints)}.")
if __name__ == "__main__":
main()