mirror of
https://github.com/hwchase17/langchain
synced 2024-11-10 01:10:59 +00:00
core[minor]: Add ToolMessage.raw_output (#23994)
Decisions to discuss:
1. is a new attr needed or could additional_kwargs be used for this
2. is raw_output a good name for this attr
3. should raw_output default to {} or None
4. should raw_output be included in serialization
5. do we need to update repr/str to exclude raw_output
This commit is contained in:
Bagatur
GitHub
parent
14dd89a1ee
commit
6928f4c438
@ -13,7 +13,7 @@ tests:
|
||||
poetry run pytest $(TEST_FILE)
|
||||
|
||||
test_watch:
|
||||
poetry run ptw --snapshot-update --now . -- -vv -x tests/unit_tests
|
||||
poetry run ptw --snapshot-update --now . -- -vv tests/unit_tests
|
||||
|
||||
test_profile:
|
||||
poetry run pytest -vv tests/unit_tests/ --profile-svg
|
||||
|
||||
@ -3,12 +3,8 @@ from typing import Any, Dict, List, Literal, Optional, Tuple, Union
|
||||
|
||||
from typing_extensions import TypedDict
|
||||
|
||||
from langchain_core.messages.base import (
|
||||
BaseMessage,
|
||||
BaseMessageChunk,
|
||||
merge_content,
|
||||
)
|
||||
from langchain_core.utils._merge import merge_dicts
|
||||
from langchain_core.messages.base import BaseMessage, BaseMessageChunk, merge_content
|
||||
from langchain_core.utils._merge import merge_dicts, merge_obj
|
||||
|
||||
|
||||
class ToolMessage(BaseMessage):
|
||||
@ -17,7 +13,7 @@ class ToolMessage(BaseMessage):
|
||||
ToolMessages contain the result of a tool invocation. Typically, the result
|
||||
is encoded inside the `content` field.
|
||||
|
||||
Example: A TooMessage representing a result of 42 from a tool call with id
|
||||
Example: A ToolMessage representing a result of 42 from a tool call with id
|
||||
|
||||
.. code-block:: python
|
||||
|
||||
@ -25,10 +21,29 @@ class ToolMessage(BaseMessage):
|
||||
|
||||
ToolMessage(content='42', tool_call_id='call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL')
|
||||
|
||||
Example: A ToolMessage where only part of the tool output is sent to the model
|
||||
and the full output is passed in to raw_output.
|
||||
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.. code-block:: python
|
||||
|
||||
from langchain_core.messages import ToolMessage
|
||||
|
||||
tool_output = {
|
||||
"stdout": "From the graph we can see that the correlation between x and y is ...",
|
||||
"stderr": None,
|
||||
"artifacts": {"type": "image", "base64_data": "/9j/4gIcSU..."},
|
||||
}
|
||||
|
||||
ToolMessage(
|
||||
content=tool_output["stdout"],
|
||||
raw_output=tool_output,
|
||||
tool_call_id='call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL',
|
||||
)
|
||||
|
||||
The tool_call_id field is used to associate the tool call request with the
|
||||
tool call response. This is useful in situations where a chat model is able
|
||||
to request multiple tool calls in parallel.
|
||||
"""
|
||||
""" # noqa: E501
|
||||
|
||||
tool_call_id: str
|
||||
"""Tool call that this message is responding to."""
|
||||
@ -39,6 +54,14 @@ class ToolMessage(BaseMessage):
|
||||
type: Literal["tool"] = "tool"
|
||||
"""The type of the message (used for serialization). Defaults to "tool"."""
|
||||
|
||||
raw_output: Any = None
|
||||
"""The raw output of the tool.
|
||||
|
||||
**Not part of the payload sent to the model.** Should only be specified if it is
|
||||
different from the message content, i.e. if only a subset of the full tool output
|
||||
is being passed as message content.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
@classmethod
|
||||
def get_lc_namespace(cls) -> List[str]:
|
||||
"""Get the namespace of the langchain object.
|
||||
@ -83,6 +106,7 @@ class ToolMessageChunk(ToolMessage, BaseMessageChunk):
|
||||
return self.__class__(
|
||||
tool_call_id=self.tool_call_id,
|
||||
content=merge_content(self.content, other.content),
|
||||
raw_output=merge_obj(self.raw_output, other.raw_output),
|
||||
additional_kwargs=merge_dicts(
|
||||
self.additional_kwargs, other.additional_kwargs
|
||||
),
|
||||
|
||||
@ -221,7 +221,8 @@ def _create_message_from_message_type(
|
||||
elif message_type == "function":
|
||||
message = FunctionMessage(content=content, **kwargs)
|
||||
elif message_type == "tool":
|
||||
message = ToolMessage(content=content, **kwargs)
|
||||
raw_output = kwargs.get("additional_kwargs", {}).pop("raw_output", None)
|
||||
message = ToolMessage(content=content, raw_output=raw_output, **kwargs)
|
||||
elif message_type == "remove":
|
||||
message = RemoveMessage(**kwargs)
|
||||
else:
|
||||
|
||||
@ -72,3 +72,26 @@ def merge_lists(left: Optional[List], *others: Optional[List]) -> Optional[List]
|
||||
else:
|
||||
merged.append(e)
|
||||
return merged
|
||||
|
||||
|
||||
def merge_obj(left: Any, right: Any) -> Any:
|
||||
if left is None or right is None:
|
||||
return left if left is not None else right
|
||||
elif type(left) is not type(right):
|
||||
raise TypeError(
|
||||
f"left and right are of different types. Left type: {type(left)}. Right "
|
||||
f"type: {type(right)}."
|
||||
)
|
||||
elif isinstance(left, str):
|
||||
return left + right
|
||||
elif isinstance(left, dict):
|
||||
return merge_dicts(left, right)
|
||||
elif isinstance(left, list):
|
||||
return merge_lists(left, right)
|
||||
elif left == right:
|
||||
return left
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"Unable to merge {left=} and {right=}. Both must be of type str, dict, or "
|
||||
f"list, or else be two equal objects."
|
||||
)
|
||||
|
||||
@ -38,6 +38,11 @@ python = ">=3.12.4"
|
||||
[tool.ruff.lint]
|
||||
select = [ "E", "F", "I", "T201",]
|
||||
|
||||
[tool.ruff.lint.per-file-ignores]
|
||||
"tests/unit_tests/prompts/test_chat.py" = ["E501"]
|
||||
"tests/unit_tests/runnables/test_runnable.py" = ["E501"]
|
||||
"tests/unit_tests/runnables/test_graph.py" = ["E501"]
|
||||
|
||||
[tool.coverage.run]
|
||||
omit = [ "tests/*",]
|
||||
|
||||
|
||||
1184
libs/core/tests/unit_tests/prompts/__snapshots__/test_chat.ambr
Normal file
1184
libs/core/tests/unit_tests/prompts/__snapshots__/test_chat.ambr
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -4,6 +4,7 @@ from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any, List, Union
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
from syrupy import SnapshotAssertion
|
||||
|
||||
from langchain_core._api.deprecation import (
|
||||
LangChainPendingDeprecationWarning,
|
||||
@ -789,7 +790,7 @@ async def test_messages_prompt_accepts_list() -> None:
|
||||
await prompt.ainvoke([("user", "Hi there")]) # type: ignore
|
||||
|
||||
|
||||
def test_chat_input_schema() -> None:
|
||||
def test_chat_input_schema(snapshot: SnapshotAssertion) -> None:
|
||||
prompt_all_required = ChatPromptTemplate.from_messages(
|
||||
messages=[MessagesPlaceholder("history", optional=False), ("user", "${input}")]
|
||||
)
|
||||
@ -797,601 +798,10 @@ def test_chat_input_schema() -> None:
|
||||
prompt_all_required.optional_variables == {"history"}
|
||||
with pytest.raises(ValidationError):
|
||||
prompt_all_required.input_schema(input="")
|
||||
assert prompt_all_required.input_schema.schema() == {
|
||||
"title": "PromptInput",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"history": {
|
||||
"title": "History",
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"$ref": "#/definitions/AIMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/HumanMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/ChatMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/SystemMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/FunctionMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/ToolMessage"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"input": {"title": "Input", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["history", "input"],
|
||||
"definitions": {
|
||||
"ToolCall": {
|
||||
"title": "ToolCall",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"args": {"title": "Args", "type": "object"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["name", "args", "id"],
|
||||
},
|
||||
"InvalidToolCall": {
|
||||
"title": "InvalidToolCall",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"args": {"title": "Args", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"error": {"title": "Error", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["name", "args", "id", "error"],
|
||||
},
|
||||
"UsageMetadata": {
|
||||
"title": "UsageMetadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"input_tokens": {"title": "Input Tokens", "type": "integer"},
|
||||
"output_tokens": {"title": "Output Tokens", "type": "integer"},
|
||||
"total_tokens": {"title": "Total Tokens", "type": "integer"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["input_tokens", "output_tokens", "total_tokens"],
|
||||
},
|
||||
"AIMessage": {
|
||||
"title": "AIMessage",
|
||||
"description": "Message from an AI.\n\nAIMessage is returned from a chat model as a response to a prompt.\n\nThis message represents the output of the model and consists of both\nthe raw output as returned by the model together standardized fields\n(e.g., tool calls, usage metadata) added by the LangChain framework.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "ai",
|
||||
"enum": ["ai"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"example": {
|
||||
"title": "Example",
|
||||
"default": False,
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
},
|
||||
"tool_calls": {
|
||||
"title": "Tool Calls",
|
||||
"default": [],
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"$ref": "#/definitions/ToolCall"},
|
||||
},
|
||||
"invalid_tool_calls": {
|
||||
"title": "Invalid Tool Calls",
|
||||
"default": [],
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"$ref": "#/definitions/InvalidToolCall"},
|
||||
},
|
||||
"usage_metadata": {"$ref": "#/definitions/UsageMetadata"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"HumanMessage": {
|
||||
"title": "HumanMessage",
|
||||
"description": 'Message from a human.\n\nHumanMessages are messages that are passed in from a human to the model.\n\nExample:\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage\n\n messages = [\n SystemMessage(\n content="You are a helpful assistant! Your name is Bob."\n ),\n HumanMessage(\n content="What is your name?"\n )\n ]\n\n # Instantiate a chat model and invoke it with the messages\n model = ...\n print(model.invoke(messages))', # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "human",
|
||||
"enum": ["human"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"example": {
|
||||
"title": "Example",
|
||||
"default": False,
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"ChatMessage": {
|
||||
"title": "ChatMessage",
|
||||
"description": "Message that can be assigned an arbitrary speaker (i.e. role).", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "chat",
|
||||
"enum": ["chat"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"role": {"title": "Role", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "role"],
|
||||
},
|
||||
"SystemMessage": {
|
||||
"title": "SystemMessage",
|
||||
"description": 'Message for priming AI behavior.\n\nThe system message is usually passed in as the first of a sequence\nof input messages.\n\nExample:\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage\n\n messages = [\n SystemMessage(\n content="You are a helpful assistant! Your name is Bob."\n ),\n HumanMessage(\n content="What is your name?"\n )\n ]\n\n # Define a chat model and invoke it with the messages\n print(model.invoke(messages))', # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "system",
|
||||
"enum": ["system"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"FunctionMessage": {
|
||||
"title": "FunctionMessage",
|
||||
"description": "Message for passing the result of executing a tool back to a model.\n\nFunctionMessage are an older version of the ToolMessage schema, and\ndo not contain the tool_call_id field.\n\nThe tool_call_id field is used to associate the tool call request with the\ntool call response. This is useful in situations where a chat model is able\nto request multiple tool calls in parallel.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "function",
|
||||
"enum": ["function"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "name"],
|
||||
},
|
||||
"ToolMessage": {
|
||||
"title": "ToolMessage",
|
||||
"description": "Message for passing the result of executing a tool back to a model.\n\nToolMessages contain the result of a tool invocation. Typically, the result\nis encoded inside the `content` field.\n\nExample: A TooMessage representing a result of 42 from a tool call with id\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import ToolMessage\n\n ToolMessage(content='42', tool_call_id='call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL')\n\nThe tool_call_id field is used to associate the tool call request with the\ntool call response. This is useful in situations where a chat model is able\nto request multiple tool calls in parallel.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "tool",
|
||||
"enum": ["tool"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"tool_call_id": {"title": "Tool Call Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "tool_call_id"],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
assert prompt_all_required.input_schema.schema() == snapshot(name="required")
|
||||
prompt_optional = ChatPromptTemplate.from_messages(
|
||||
messages=[MessagesPlaceholder("history", optional=True), ("user", "${input}")]
|
||||
)
|
||||
prompt_optional.input_variables == {"history", "input"}
|
||||
prompt_optional.input_schema(input="") # won't raise error
|
||||
prompt_optional.input_schema.schema() == {
|
||||
"title": "PromptInput",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"input": {"title": "Input", "type": "string"},
|
||||
"history": {
|
||||
"title": "History",
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"$ref": "#/definitions/AIMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/HumanMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/ChatMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/SystemMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/FunctionMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/ToolMessage"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["input"],
|
||||
"definitions": {
|
||||
"ToolCall": {
|
||||
"title": "ToolCall",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"args": {"title": "Args", "type": "object"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["name", "args", "id"],
|
||||
},
|
||||
"InvalidToolCall": {
|
||||
"title": "InvalidToolCall",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"args": {"title": "Args", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"error": {"title": "Error", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["name", "args", "id", "error"],
|
||||
},
|
||||
"UsageMetadata": {
|
||||
"title": "UsageMetadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"input_tokens": {"title": "Input Tokens", "type": "integer"},
|
||||
"output_tokens": {"title": "Output Tokens", "type": "integer"},
|
||||
"total_tokens": {"title": "Total Tokens", "type": "integer"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["input_tokens", "output_tokens", "total_tokens"],
|
||||
},
|
||||
"AIMessage": {
|
||||
"title": "AIMessage",
|
||||
"description": "Message from an AI.\n\nAIMessage is returned from a chat model as a response to a prompt.\n\nThis message represents the output of the model and consists of both\nthe raw output as returned by the model together standardized fields\n(e.g., tool calls, usage metadata) added by the LangChain framework.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "ai",
|
||||
"enum": ["ai"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"example": {
|
||||
"title": "Example",
|
||||
"default": False,
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
},
|
||||
"tool_calls": {
|
||||
"title": "Tool Calls",
|
||||
"default": [],
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"$ref": "#/definitions/ToolCall"},
|
||||
},
|
||||
"invalid_tool_calls": {
|
||||
"title": "Invalid Tool Calls",
|
||||
"default": [],
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"$ref": "#/definitions/InvalidToolCall"},
|
||||
},
|
||||
"usage_metadata": {"$ref": "#/definitions/UsageMetadata"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"HumanMessage": {
|
||||
"title": "HumanMessage",
|
||||
"description": 'Message from a human.\n\nHumanMessages are messages that are passed in from a human to the model.\n\nExample:\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage\n\n messages = [\n SystemMessage(\n content="You are a helpful assistant! Your name is Bob."\n ),\n HumanMessage(\n content="What is your name?"\n )\n ]\n\n # Instantiate a chat model and invoke it with the messages\n model = ...\n print(model.invoke(messages))', # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "human",
|
||||
"enum": ["human"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"example": {
|
||||
"title": "Example",
|
||||
"default": False,
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"ChatMessage": {
|
||||
"title": "ChatMessage",
|
||||
"description": "Message that can be assigned an arbitrary speaker (i.e. role).", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "chat",
|
||||
"enum": ["chat"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"role": {"title": "Role", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "role"],
|
||||
},
|
||||
"SystemMessage": {
|
||||
"title": "SystemMessage",
|
||||
"description": 'Message for priming AI behavior.\n\nThe system message is usually passed in as the first of a sequence\nof input messages.\n\nExample:\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage\n\n messages = [\n SystemMessage(\n content="You are a helpful assistant! Your name is Bob."\n ),\n HumanMessage(\n content="What is your name?"\n )\n ]\n\n # Define a chat model and invoke it with the messages\n print(model.invoke(messages))', # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "system",
|
||||
"enum": ["system"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"FunctionMessage": {
|
||||
"title": "FunctionMessage",
|
||||
"description": "Message for passing the result of executing a tool back to a model.\n\nFunctionMessage are an older version of the ToolMessage schema, and\ndo not contain the tool_call_id field.\n\nThe tool_call_id field is used to associate the tool call request with the\ntool call response. This is useful in situations where a chat model is able\nto request multiple tool calls in parallel.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}] # noqa: E501
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "function",
|
||||
"enum": ["function"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "name"],
|
||||
},
|
||||
"ToolMessage": {
|
||||
"title": "ToolMessage",
|
||||
"description": "Message for passing the result of executing a tool back to a model.\n\nToolMessages contain the result of a tool invocation. Typically, the result\nis encoded inside the `content` field.\n\nExample: A TooMessage representing a result of 42 from a tool call with id\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import ToolMessage\n\n ToolMessage(content='42', tool_call_id='call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL')\n\nThe tool_call_id field is used to associate the tool call request with the\ntool call response. This is useful in situations where a chat model is able\nto request multiple tool calls in parallel.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "tool",
|
||||
"enum": ["tool"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"tool_call_id": {"title": "Tool Call Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "tool_call_id"],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
prompt_optional.input_schema.schema() == snapshot(name="partial")
|
||||
|
||||
@ -98,6 +98,897 @@
|
||||
+--------------------------------+
|
||||
'''
|
||||
# ---
|
||||
# name: test_graph_sequence_map[graph_no_schemas]
|
||||
dict({
|
||||
'edges': list([
|
||||
dict({
|
||||
'source': 0,
|
||||
'target': 1,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 1,
|
||||
'target': 2,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 3,
|
||||
'target': 5,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 5,
|
||||
'target': 4,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 6,
|
||||
'target': 8,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 8,
|
||||
'target': 7,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 6,
|
||||
'target': 9,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 9,
|
||||
'target': 7,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 3,
|
||||
'target': 6,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 7,
|
||||
'target': 4,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 2,
|
||||
'target': 3,
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'nodes': list([
|
||||
dict({
|
||||
'data': 'PromptInput',
|
||||
'id': 0,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
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|
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'prompts',
|
||||
'prompt',
|
||||
'PromptTemplate',
|
||||
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|
||||
'name': 'PromptTemplate',
|
||||
}),
|
||||
'id': 1,
|
||||
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|
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}),
|
||||
dict({
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
'name': 'FakeListLLM',
|
||||
}),
|
||||
'id': 2,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': 'Parallel<as_list,as_str>Input',
|
||||
'id': 3,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': 'Parallel<as_list,as_str>Output',
|
||||
'id': 4,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
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|
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'output_parsers',
|
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'list',
|
||||
'CommaSeparatedListOutputParser',
|
||||
]),
|
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'name': 'CommaSeparatedListOutputParser',
|
||||
}),
|
||||
'id': 5,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': 'conditional_str_parser_input',
|
||||
'id': 6,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': 'conditional_str_parser_output',
|
||||
'id': 7,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
||||
'langchain',
|
||||
'schema',
|
||||
'output_parser',
|
||||
'StrOutputParser',
|
||||
]),
|
||||
'name': 'StrOutputParser',
|
||||
}),
|
||||
'id': 8,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
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'langchain_core',
|
||||
'output_parsers',
|
||||
'xml',
|
||||
'XMLOutputParser',
|
||||
]),
|
||||
'name': 'XMLOutputParser',
|
||||
}),
|
||||
'id': 9,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
})
|
||||
# ---
|
||||
# name: test_graph_sequence_map[graph_with_schema]
|
||||
dict({
|
||||
'edges': list([
|
||||
dict({
|
||||
'source': 0,
|
||||
'target': 1,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 1,
|
||||
'target': 2,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 3,
|
||||
'target': 5,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 5,
|
||||
'target': 4,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 6,
|
||||
'target': 8,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 8,
|
||||
'target': 7,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 6,
|
||||
'target': 9,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 9,
|
||||
'target': 7,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 3,
|
||||
'target': 6,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 7,
|
||||
'target': 4,
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'source': 2,
|
||||
'target': 3,
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'nodes': list([
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'name',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'PromptInput',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'id': 0,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
||||
'langchain',
|
||||
'prompts',
|
||||
'prompt',
|
||||
'PromptTemplate',
|
||||
]),
|
||||
'name': 'PromptTemplate',
|
||||
}),
|
||||
'id': 1,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
||||
'langchain_core',
|
||||
'language_models',
|
||||
'fake',
|
||||
'FakeListLLM',
|
||||
]),
|
||||
'name': 'FakeListLLM',
|
||||
}),
|
||||
'id': 2,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/AIMessage',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/HumanMessage',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/ChatMessage',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/SystemMessage',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/FunctionMessage',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/ToolMessage',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'definitions': dict({
|
||||
'AIMessage': dict({
|
||||
'description': '''
|
||||
Message from an AI.
|
||||
|
||||
AIMessage is returned from a chat model as a response to a prompt.
|
||||
|
||||
This message represents the output of the model and consists of both
|
||||
the raw output as returned by the model together standardized fields
|
||||
(e.g., tool calls, usage metadata) added by the LangChain framework.
|
||||
''',
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'additional_kwargs': dict({
|
||||
'title': 'Additional Kwargs',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'content': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'items': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
}),
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Content',
|
||||
}),
|
||||
'example': dict({
|
||||
'default': False,
|
||||
'title': 'Example',
|
||||
'type': 'boolean',
|
||||
}),
|
||||
'id': dict({
|
||||
'title': 'Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'invalid_tool_calls': dict({
|
||||
'default': list([
|
||||
]),
|
||||
'items': dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/InvalidToolCall',
|
||||
}),
|
||||
'title': 'Invalid Tool Calls',
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'response_metadata': dict({
|
||||
'title': 'Response Metadata',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'tool_calls': dict({
|
||||
'default': list([
|
||||
]),
|
||||
'items': dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/ToolCall',
|
||||
}),
|
||||
'title': 'Tool Calls',
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
'type': dict({
|
||||
'default': 'ai',
|
||||
'enum': list([
|
||||
'ai',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Type',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'usage_metadata': dict({
|
||||
'$ref': '#/definitions/UsageMetadata',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'content',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'AIMessage',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'ChatMessage': dict({
|
||||
'description': 'Message that can be assigned an arbitrary speaker (i.e. role).',
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'additional_kwargs': dict({
|
||||
'title': 'Additional Kwargs',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'content': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'items': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
}),
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Content',
|
||||
}),
|
||||
'id': dict({
|
||||
'title': 'Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'response_metadata': dict({
|
||||
'title': 'Response Metadata',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'role': dict({
|
||||
'title': 'Role',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'type': dict({
|
||||
'default': 'chat',
|
||||
'enum': list([
|
||||
'chat',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Type',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'content',
|
||||
'role',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'ChatMessage',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'FunctionMessage': dict({
|
||||
'description': '''
|
||||
Message for passing the result of executing a tool back to a model.
|
||||
|
||||
FunctionMessage are an older version of the ToolMessage schema, and
|
||||
do not contain the tool_call_id field.
|
||||
|
||||
The tool_call_id field is used to associate the tool call request with the
|
||||
tool call response. This is useful in situations where a chat model is able
|
||||
to request multiple tool calls in parallel.
|
||||
''',
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'additional_kwargs': dict({
|
||||
'title': 'Additional Kwargs',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'content': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'items': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
}),
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Content',
|
||||
}),
|
||||
'id': dict({
|
||||
'title': 'Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'response_metadata': dict({
|
||||
'title': 'Response Metadata',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'type': dict({
|
||||
'default': 'function',
|
||||
'enum': list([
|
||||
'function',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Type',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'content',
|
||||
'name',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'FunctionMessage',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'HumanMessage': dict({
|
||||
'description': '''
|
||||
Message from a human.
|
||||
|
||||
HumanMessages are messages that are passed in from a human to the model.
|
||||
|
||||
Example:
|
||||
|
||||
.. code-block:: python
|
||||
|
||||
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
|
||||
|
||||
messages = [
|
||||
SystemMessage(
|
||||
content="You are a helpful assistant! Your name is Bob."
|
||||
),
|
||||
HumanMessage(
|
||||
content="What is your name?"
|
||||
)
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Instantiate a chat model and invoke it with the messages
|
||||
model = ...
|
||||
print(model.invoke(messages))
|
||||
''',
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'additional_kwargs': dict({
|
||||
'title': 'Additional Kwargs',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'content': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'items': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
}),
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Content',
|
||||
}),
|
||||
'example': dict({
|
||||
'default': False,
|
||||
'title': 'Example',
|
||||
'type': 'boolean',
|
||||
}),
|
||||
'id': dict({
|
||||
'title': 'Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'response_metadata': dict({
|
||||
'title': 'Response Metadata',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'type': dict({
|
||||
'default': 'human',
|
||||
'enum': list([
|
||||
'human',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Type',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'content',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'HumanMessage',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'InvalidToolCall': dict({
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'args': dict({
|
||||
'title': 'Args',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'error': dict({
|
||||
'title': 'Error',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'id': dict({
|
||||
'title': 'Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'name',
|
||||
'args',
|
||||
'id',
|
||||
'error',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'InvalidToolCall',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'SystemMessage': dict({
|
||||
'description': '''
|
||||
Message for priming AI behavior.
|
||||
|
||||
The system message is usually passed in as the first of a sequence
|
||||
of input messages.
|
||||
|
||||
Example:
|
||||
|
||||
.. code-block:: python
|
||||
|
||||
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
|
||||
|
||||
messages = [
|
||||
SystemMessage(
|
||||
content="You are a helpful assistant! Your name is Bob."
|
||||
),
|
||||
HumanMessage(
|
||||
content="What is your name?"
|
||||
)
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Define a chat model and invoke it with the messages
|
||||
print(model.invoke(messages))
|
||||
''',
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'additional_kwargs': dict({
|
||||
'title': 'Additional Kwargs',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'content': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'items': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
}),
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Content',
|
||||
}),
|
||||
'id': dict({
|
||||
'title': 'Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'response_metadata': dict({
|
||||
'title': 'Response Metadata',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'type': dict({
|
||||
'default': 'system',
|
||||
'enum': list([
|
||||
'system',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Type',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'content',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'SystemMessage',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'ToolCall': dict({
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'args': dict({
|
||||
'title': 'Args',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'id': dict({
|
||||
'title': 'Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'name',
|
||||
'args',
|
||||
'id',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'ToolCall',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'ToolMessage': dict({
|
||||
'description': '''
|
||||
Message for passing the result of executing a tool back to a model.
|
||||
|
||||
ToolMessages contain the result of a tool invocation. Typically, the result
|
||||
is encoded inside the `content` field.
|
||||
|
||||
Example: A ToolMessage representing a result of 42 from a tool call with id
|
||||
|
||||
.. code-block:: python
|
||||
|
||||
from langchain_core.messages import ToolMessage
|
||||
|
||||
ToolMessage(content='42', tool_call_id='call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL')
|
||||
|
||||
Example: A ToolMessage where only part of the tool output is sent to the model
|
||||
and the full output is passed in to raw_output.
|
||||
|
||||
.. code-block:: python
|
||||
|
||||
from langchain_core.messages import ToolMessage
|
||||
|
||||
tool_output = {
|
||||
"stdout": "From the graph we can see that the correlation between x and y is ...",
|
||||
"stderr": None,
|
||||
"artifacts": {"type": "image", "base64_data": "/9j/4gIcSU..."},
|
||||
}
|
||||
|
||||
ToolMessage(
|
||||
content=tool_output["stdout"],
|
||||
raw_output=tool_output,
|
||||
tool_call_id='call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL',
|
||||
)
|
||||
|
||||
The tool_call_id field is used to associate the tool call request with the
|
||||
tool call response. This is useful in situations where a chat model is able
|
||||
to request multiple tool calls in parallel.
|
||||
''',
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'additional_kwargs': dict({
|
||||
'title': 'Additional Kwargs',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'content': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'items': dict({
|
||||
'anyOf': list([
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
}),
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Content',
|
||||
}),
|
||||
'id': dict({
|
||||
'title': 'Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'name': dict({
|
||||
'title': 'Name',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'raw_output': dict({
|
||||
'title': 'Raw Output',
|
||||
}),
|
||||
'response_metadata': dict({
|
||||
'title': 'Response Metadata',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'tool_call_id': dict({
|
||||
'title': 'Tool Call Id',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'type': dict({
|
||||
'default': 'tool',
|
||||
'enum': list([
|
||||
'tool',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'Type',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'content',
|
||||
'tool_call_id',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'ToolMessage',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'UsageMetadata': dict({
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'input_tokens': dict({
|
||||
'title': 'Input Tokens',
|
||||
'type': 'integer',
|
||||
}),
|
||||
'output_tokens': dict({
|
||||
'title': 'Output Tokens',
|
||||
'type': 'integer',
|
||||
}),
|
||||
'total_tokens': dict({
|
||||
'title': 'Total Tokens',
|
||||
'type': 'integer',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'required': list([
|
||||
'input_tokens',
|
||||
'output_tokens',
|
||||
'total_tokens',
|
||||
]),
|
||||
'title': 'UsageMetadata',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'title': 'RunnableParallel<as_list,as_str>Input',
|
||||
}),
|
||||
'id': 3,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'properties': dict({
|
||||
'as_list': dict({
|
||||
'items': dict({
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'title': 'As List',
|
||||
'type': 'array',
|
||||
}),
|
||||
'as_str': dict({
|
||||
'title': 'As Str',
|
||||
}),
|
||||
}),
|
||||
'title': 'RunnableParallel<as_list,as_str>Output',
|
||||
'type': 'object',
|
||||
}),
|
||||
'id': 4,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
||||
'langchain',
|
||||
'output_parsers',
|
||||
'list',
|
||||
'CommaSeparatedListOutputParser',
|
||||
]),
|
||||
'name': 'CommaSeparatedListOutputParser',
|
||||
}),
|
||||
'id': 5,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'title': 'conditional_str_parser_input',
|
||||
'type': 'string',
|
||||
}),
|
||||
'id': 6,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'title': 'conditional_str_parser_output',
|
||||
}),
|
||||
'id': 7,
|
||||
'type': 'schema',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
||||
'langchain',
|
||||
'schema',
|
||||
'output_parser',
|
||||
'StrOutputParser',
|
||||
]),
|
||||
'name': 'StrOutputParser',
|
||||
}),
|
||||
'id': 8,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
dict({
|
||||
'data': dict({
|
||||
'id': list([
|
||||
'langchain_core',
|
||||
'output_parsers',
|
||||
'xml',
|
||||
'XMLOutputParser',
|
||||
]),
|
||||
'name': 'XMLOutputParser',
|
||||
}),
|
||||
'id': 9,
|
||||
'type': 'runnable',
|
||||
}),
|
||||
]),
|
||||
})
|
||||
# ---
|
||||
# name: test_graph_sequence_map[mermaid-simple]
|
||||
'''
|
||||
graph TD;
|
||||
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -9,7 +9,6 @@ from langchain_core.output_parsers.xml import XMLOutputParser
|
||||
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
|
||||
from langchain_core.runnables.base import Runnable, RunnableConfig
|
||||
from langchain_core.runnables.graph_mermaid import _escape_node_label
|
||||
from tests.unit_tests.stubs import AnyStr
|
||||
|
||||
|
||||
def test_graph_single_runnable(snapshot: SnapshotAssertion) -> None:
|
||||
@ -169,527 +168,8 @@ def test_graph_sequence_map(snapshot: SnapshotAssertion) -> None:
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
graph = sequence.get_graph()
|
||||
assert graph.to_json(with_schemas=True) == {
|
||||
"nodes": [
|
||||
{
|
||||
"id": 0,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": {
|
||||
"title": "PromptInput",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {"name": {"title": "Name", "type": "string"}},
|
||||
"required": ["name"],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 1,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": ["langchain", "prompts", "prompt", "PromptTemplate"],
|
||||
"name": "PromptTemplate",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 2,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": ["langchain_core", "language_models", "fake", "FakeListLLM"],
|
||||
"name": "FakeListLLM",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 3,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": {
|
||||
"title": "RunnableParallel<as_list,as_str>Input",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/AIMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/HumanMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/ChatMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/SystemMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/FunctionMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/ToolMessage"},
|
||||
],
|
||||
"definitions": {
|
||||
"ToolCall": {
|
||||
"title": "ToolCall",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"args": {"title": "Args", "type": "object"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["name", "args", "id"],
|
||||
},
|
||||
"InvalidToolCall": {
|
||||
"title": "InvalidToolCall",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"args": {"title": "Args", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"error": {"title": "Error", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["name", "args", "id", "error"],
|
||||
},
|
||||
"UsageMetadata": {
|
||||
"title": "UsageMetadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"input_tokens": {
|
||||
"title": "Input Tokens",
|
||||
"type": "integer",
|
||||
},
|
||||
"output_tokens": {
|
||||
"title": "Output Tokens",
|
||||
"type": "integer",
|
||||
},
|
||||
"total_tokens": {
|
||||
"title": "Total Tokens",
|
||||
"type": "integer",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": [
|
||||
"input_tokens",
|
||||
"output_tokens",
|
||||
"total_tokens",
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"AIMessage": {
|
||||
"title": "AIMessage",
|
||||
"description": AnyStr(),
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{"type": "object"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "ai",
|
||||
"enum": ["ai"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"example": {
|
||||
"title": "Example",
|
||||
"default": False,
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
},
|
||||
"tool_calls": {
|
||||
"title": "Tool Calls",
|
||||
"default": [],
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"$ref": "#/definitions/ToolCall"},
|
||||
},
|
||||
"invalid_tool_calls": {
|
||||
"title": "Invalid Tool Calls",
|
||||
"default": [],
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"$ref": "#/definitions/InvalidToolCall"},
|
||||
},
|
||||
"usage_metadata": {
|
||||
"$ref": "#/definitions/UsageMetadata"
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"HumanMessage": {
|
||||
"title": "HumanMessage",
|
||||
"description": AnyStr(),
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{"type": "object"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "human",
|
||||
"enum": ["human"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"example": {
|
||||
"title": "Example",
|
||||
"default": False,
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"ChatMessage": {
|
||||
"title": "ChatMessage",
|
||||
"description": AnyStr(),
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{"type": "object"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "chat",
|
||||
"enum": ["chat"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"role": {"title": "Role", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "role"],
|
||||
},
|
||||
"SystemMessage": {
|
||||
"title": "SystemMessage",
|
||||
"description": AnyStr(),
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{"type": "object"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "system",
|
||||
"enum": ["system"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"FunctionMessage": {
|
||||
"title": "FunctionMessage",
|
||||
"description": AnyStr(),
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{"type": "object"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "function",
|
||||
"enum": ["function"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "name"],
|
||||
},
|
||||
"ToolMessage": {
|
||||
"title": "ToolMessage",
|
||||
"description": AnyStr(),
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{"type": "object"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "tool",
|
||||
"enum": ["tool"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"tool_call_id": {
|
||||
"title": "Tool Call Id",
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "tool_call_id"],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 4,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": {
|
||||
"title": "RunnableParallel<as_list,as_str>Output",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"as_list": {
|
||||
"title": "As List",
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"as_str": {"title": "As Str"},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 5,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": [
|
||||
"langchain",
|
||||
"output_parsers",
|
||||
"list",
|
||||
"CommaSeparatedListOutputParser",
|
||||
],
|
||||
"name": "CommaSeparatedListOutputParser",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 6,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": {"title": "conditional_str_parser_input", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 7,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": {"title": "conditional_str_parser_output"},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 8,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": ["langchain", "schema", "output_parser", "StrOutputParser"],
|
||||
"name": "StrOutputParser",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 9,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": [
|
||||
"langchain_core",
|
||||
"output_parsers",
|
||||
"xml",
|
||||
"XMLOutputParser",
|
||||
],
|
||||
"name": "XMLOutputParser",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
"edges": [
|
||||
{"source": 0, "target": 1},
|
||||
{"source": 1, "target": 2},
|
||||
{"source": 3, "target": 5},
|
||||
{"source": 5, "target": 4},
|
||||
{"source": 6, "target": 8},
|
||||
{"source": 8, "target": 7},
|
||||
{"source": 6, "target": 9},
|
||||
{"source": 9, "target": 7},
|
||||
{"source": 3, "target": 6},
|
||||
{"source": 7, "target": 4},
|
||||
{"source": 2, "target": 3},
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
assert graph.to_json() == {
|
||||
"nodes": [
|
||||
{
|
||||
"id": 0,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": "PromptInput",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 1,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": ["langchain", "prompts", "prompt", "PromptTemplate"],
|
||||
"name": "PromptTemplate",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 2,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": ["langchain_core", "language_models", "fake", "FakeListLLM"],
|
||||
"name": "FakeListLLM",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 3,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": "Parallel<as_list,as_str>Input",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 4,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": "Parallel<as_list,as_str>Output",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 5,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": [
|
||||
"langchain",
|
||||
"output_parsers",
|
||||
"list",
|
||||
"CommaSeparatedListOutputParser",
|
||||
],
|
||||
"name": "CommaSeparatedListOutputParser",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 6,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": "conditional_str_parser_input",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 7,
|
||||
"type": "schema",
|
||||
"data": "conditional_str_parser_output",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 8,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": ["langchain", "schema", "output_parser", "StrOutputParser"],
|
||||
"name": "StrOutputParser",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 9,
|
||||
"type": "runnable",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": [
|
||||
"langchain_core",
|
||||
"output_parsers",
|
||||
"xml",
|
||||
"XMLOutputParser",
|
||||
],
|
||||
"name": "XMLOutputParser",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
"edges": [
|
||||
{"source": 0, "target": 1},
|
||||
{"source": 1, "target": 2},
|
||||
{"source": 3, "target": 5},
|
||||
{"source": 5, "target": 4},
|
||||
{"source": 6, "target": 8},
|
||||
{"source": 8, "target": 7},
|
||||
{"source": 6, "target": 9},
|
||||
{"source": 9, "target": 7},
|
||||
{"source": 3, "target": 6},
|
||||
{"source": 7, "target": 4},
|
||||
{"source": 2, "target": 3},
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
assert graph.to_json(with_schemas=True) == snapshot(name="graph_with_schema")
|
||||
assert graph.to_json() == snapshot(name="graph_no_schemas")
|
||||
assert graph.draw_ascii() == snapshot(name="ascii")
|
||||
assert graph.draw_mermaid() == snapshot(name="mermaid")
|
||||
assert graph.draw_mermaid(with_styles=False) == snapshot(name="mermaid-simple")
|
||||
|
||||
@ -347,302 +347,12 @@ def test_schemas(snapshot: SnapshotAssertion) -> None:
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
|
||||
assert chat_prompt.input_schema.schema() == {
|
||||
"title": "PromptInput",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"history": {
|
||||
"title": "History",
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"$ref": "#/definitions/AIMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/HumanMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/ChatMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/SystemMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/FunctionMessage"},
|
||||
{"$ref": "#/definitions/ToolMessage"},
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"required": ["history"],
|
||||
"definitions": {
|
||||
"ToolCall": {
|
||||
"title": "ToolCall",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"args": {"title": "Args", "type": "object"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["name", "args", "id"],
|
||||
},
|
||||
"InvalidToolCall": {
|
||||
"title": "InvalidToolCall",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"args": {"title": "Args", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"error": {"title": "Error", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["name", "args", "id", "error"],
|
||||
},
|
||||
"UsageMetadata": {
|
||||
"title": "UsageMetadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"input_tokens": {"title": "Input Tokens", "type": "integer"},
|
||||
"output_tokens": {"title": "Output Tokens", "type": "integer"},
|
||||
"total_tokens": {"title": "Total Tokens", "type": "integer"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["input_tokens", "output_tokens", "total_tokens"],
|
||||
},
|
||||
"AIMessage": {
|
||||
"title": "AIMessage",
|
||||
"description": "Message from an AI.\n\nAIMessage is returned from a chat model as a response to a prompt.\n\nThis message represents the output of the model and consists of both\nthe raw output as returned by the model together standardized fields\n(e.g., tool calls, usage metadata) added by the LangChain framework.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "ai",
|
||||
"enum": ["ai"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"example": {
|
||||
"title": "Example",
|
||||
"default": False,
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
},
|
||||
"tool_calls": {
|
||||
"title": "Tool Calls",
|
||||
"default": [],
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"$ref": "#/definitions/ToolCall"},
|
||||
},
|
||||
"invalid_tool_calls": {
|
||||
"title": "Invalid Tool Calls",
|
||||
"default": [],
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {"$ref": "#/definitions/InvalidToolCall"},
|
||||
},
|
||||
"usage_metadata": {"$ref": "#/definitions/UsageMetadata"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"HumanMessage": {
|
||||
"title": "HumanMessage",
|
||||
"description": 'Message from a human.\n\nHumanMessages are messages that are passed in from a human to the model.\n\nExample:\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage\n\n messages = [\n SystemMessage(\n content="You are a helpful assistant! Your name is Bob."\n ),\n HumanMessage(\n content="What is your name?"\n )\n ]\n\n # Instantiate a chat model and invoke it with the messages\n model = ...\n print(model.invoke(messages))', # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "human",
|
||||
"enum": ["human"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"example": {
|
||||
"title": "Example",
|
||||
"default": False,
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"ChatMessage": {
|
||||
"title": "ChatMessage",
|
||||
"description": "Message that can be assigned an arbitrary speaker (i.e. role).", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "chat",
|
||||
"enum": ["chat"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"role": {"title": "Role", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "role"],
|
||||
},
|
||||
"SystemMessage": {
|
||||
"title": "SystemMessage",
|
||||
"description": 'Message for priming AI behavior.\n\nThe system message is usually passed in as the first of a sequence\nof input messages.\n\nExample:\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage\n\n messages = [\n SystemMessage(\n content="You are a helpful assistant! Your name is Bob."\n ),\n HumanMessage(\n content="What is your name?"\n )\n ]\n\n # Define a chat model and invoke it with the messages\n print(model.invoke(messages))', # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "system",
|
||||
"enum": ["system"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content"],
|
||||
},
|
||||
"FunctionMessage": {
|
||||
"title": "FunctionMessage",
|
||||
"description": "Message for passing the result of executing a tool back to a model.\n\nFunctionMessage are an older version of the ToolMessage schema, and\ndo not contain the tool_call_id field.\n\nThe tool_call_id field is used to associate the tool call request with the\ntool call response. This is useful in situations where a chat model is able\nto request multiple tool calls in parallel.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "function",
|
||||
"enum": ["function"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "name"],
|
||||
},
|
||||
"ToolMessage": {
|
||||
"title": "ToolMessage",
|
||||
"description": "Message for passing the result of executing a tool back to a model.\n\nToolMessages contain the result of a tool invocation. Typically, the result\nis encoded inside the `content` field.\n\nExample: A TooMessage representing a result of 42 from a tool call with id\n\n .. code-block:: python\n\n from langchain_core.messages import ToolMessage\n\n ToolMessage(content='42', tool_call_id='call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL')\n\nThe tool_call_id field is used to associate the tool call request with the\ntool call response. This is useful in situations where a chat model is able\nto request multiple tool calls in parallel.", # noqa: E501
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"content": {
|
||||
"title": "Content",
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{"type": "string"},
|
||||
{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "object"}]
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"additional_kwargs": {
|
||||
"title": "Additional Kwargs",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"response_metadata": {
|
||||
"title": "Response Metadata",
|
||||
"type": "object",
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"title": "Type",
|
||||
"default": "tool",
|
||||
"enum": ["tool"],
|
||||
"type": "string",
|
||||
},
|
||||
"name": {"title": "Name", "type": "string"},
|
||||
"id": {"title": "Id", "type": "string"},
|
||||
"tool_call_id": {"title": "Tool Call Id", "type": "string"},
|
||||
},
|
||||
"required": ["content", "tool_call_id"],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
assert chat_prompt.output_schema.schema() == snapshot
|
||||
assert chat_prompt.input_schema.schema() == snapshot(
|
||||
name="chat_prompt_input_schema"
|
||||
)
|
||||
assert chat_prompt.output_schema.schema() == snapshot(
|
||||
name="chat_prompt_output_schema"
|
||||
)
|
||||
|
||||
prompt = PromptTemplate.from_template("Hello, {name}!")
|
||||
|
||||
|
||||
@ -3,6 +3,7 @@ from typing import List, Type
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
from langchain_core.load import dumpd, load
|
||||
from langchain_core.messages import (
|
||||
AIMessage,
|
||||
AIMessageChunk,
|
||||
@ -20,6 +21,7 @@ from langchain_core.messages import (
|
||||
convert_to_messages,
|
||||
get_buffer_string,
|
||||
message_chunk_to_message,
|
||||
message_to_dict,
|
||||
messages_from_dict,
|
||||
messages_to_dict,
|
||||
)
|
||||
@ -253,7 +255,7 @@ def test_function_message_chunks() -> None:
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_ani_message_chunks() -> None:
|
||||
def test_ai_message_chunks() -> None:
|
||||
assert AIMessageChunk(example=True, content="I am") + AIMessageChunk(
|
||||
example=True, content=" indeed."
|
||||
) == AIMessageChunk(
|
||||
@ -635,7 +637,7 @@ def test_tool_calls_merge() -> None:
|
||||
|
||||
def test_convert_to_messages() -> None:
|
||||
# dicts
|
||||
assert convert_to_messages(
|
||||
actual = convert_to_messages(
|
||||
[
|
||||
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
|
||||
{"role": "user", "content": "Hello!"},
|
||||
@ -656,9 +658,16 @@ def test_convert_to_messages() -> None:
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
{"role": "tool", "tool_call_id": "tool_id", "content": "Hi!"},
|
||||
{
|
||||
"role": "tool",
|
||||
"tool_call_id": "tool_id2",
|
||||
"content": "Bye!",
|
||||
"raw_output": {"foo": 123},
|
||||
},
|
||||
{"role": "remove", "id": "message_to_remove", "content": ""},
|
||||
]
|
||||
) == [
|
||||
)
|
||||
expected = [
|
||||
SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
|
||||
HumanMessage(content="Hello!"),
|
||||
AIMessage(content="Hi!", id="ai1"),
|
||||
@ -676,8 +685,10 @@ def test_convert_to_messages() -> None:
|
||||
tool_calls=[ToolCall(name="greet", args={"name": "Jane"}, id="tool_id")],
|
||||
),
|
||||
ToolMessage(tool_call_id="tool_id", content="Hi!"),
|
||||
ToolMessage(tool_call_id="tool_id2", content="Bye!", raw_output={"foo": 123}),
|
||||
RemoveMessage(id="message_to_remove"),
|
||||
]
|
||||
assert expected == actual
|
||||
|
||||
# tuples
|
||||
assert convert_to_messages(
|
||||
@ -773,3 +784,83 @@ def test_merge_tool_calls() -> None:
|
||||
merged = merge_lists([left], [right])
|
||||
assert merged is not None
|
||||
assert len(merged) == 2
|
||||
|
||||
|
||||
def test_tool_message_serdes() -> None:
|
||||
message = ToolMessage("foo", raw_output={"bar": {"baz": 123}}, tool_call_id="1")
|
||||
ser_message = {
|
||||
"lc": 1,
|
||||
"type": "constructor",
|
||||
"id": ["langchain", "schema", "messages", "ToolMessage"],
|
||||
"kwargs": {
|
||||
"content": "foo",
|
||||
"type": "tool",
|
||||
"tool_call_id": "1",
|
||||
"raw_output": {"bar": {"baz": 123}},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
assert dumpd(message) == ser_message
|
||||
assert load(dumpd(message)) == message
|
||||
|
||||
|
||||
class BadObject:
|
||||
""""""
|
||||
|
||||
|
||||
def test_tool_message_ser_non_serializable() -> None:
|
||||
bad_obj = BadObject()
|
||||
message = ToolMessage("foo", raw_output=bad_obj, tool_call_id="1")
|
||||
ser_message = {
|
||||
"lc": 1,
|
||||
"type": "constructor",
|
||||
"id": ["langchain", "schema", "messages", "ToolMessage"],
|
||||
"kwargs": {
|
||||
"content": "foo",
|
||||
"type": "tool",
|
||||
"tool_call_id": "1",
|
||||
"raw_output": {
|
||||
"lc": 1,
|
||||
"type": "not_implemented",
|
||||
"id": ["tests", "unit_tests", "test_messages", "BadObject"],
|
||||
"repr": repr(bad_obj),
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
assert dumpd(message) == ser_message
|
||||
with pytest.raises(NotImplementedError):
|
||||
load(dumpd(ser_message))
|
||||
|
||||
|
||||
def test_tool_message_to_dict() -> None:
|
||||
message = ToolMessage("foo", raw_output={"bar": {"baz": 123}}, tool_call_id="1")
|
||||
expected = {
|
||||
"type": "tool",
|
||||
"data": {
|
||||
"content": "foo",
|
||||
"additional_kwargs": {},
|
||||
"response_metadata": {},
|
||||
"raw_output": {"bar": {"baz": 123}},
|
||||
"type": "tool",
|
||||
"name": None,
|
||||
"id": None,
|
||||
"tool_call_id": "1",
|
||||
},
|
||||
}
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||||
actual = message_to_dict(message)
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||||
assert actual == expected
|
||||
|
||||
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||||
def test_tool_message_repr() -> None:
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||||
message = ToolMessage("foo", raw_output={"bar": {"baz": 123}}, tool_call_id="1")
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||||
expected = (
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||||
"ToolMessage(content='foo', tool_call_id='1', raw_output={'bar': {'baz': 123}})"
|
||||
)
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||||
actual = repr(message)
|
||||
assert expected == actual
|
||||
|
||||
|
||||
def test_tool_message_str() -> None:
|
||||
message = ToolMessage("foo", raw_output={"bar": {"baz": 123}}, tool_call_id="1")
|
||||
expected = "content='foo' tool_call_id='1' raw_output={'bar': {'baz': 123}}"
|
||||
actual = str(message)
|
||||
assert expected == actual
|
||||
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||||
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