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CodeQL Code Security Analysis / Analyze (${{ matrix.language }}) (none, python) (push) Waiting to run
Sequential Lint and Type Check / ruff-call (push) Waiting to run
Sequential Lint and Type Check / pyright-call (push) Blocked by required conditions
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* ♻️ refactor(llm): 重构 LLM 服务架构,引入中间件与组件化适配器 - 【重构】LLM 服务核心架构: - 引入中间件管道,统一处理请求生命周期(重试、密钥选择、日志、网络请求)。 - 适配器重构为组件化设计,分离配置映射、消息转换、响应解析和工具序列化逻辑。 - 移除 `with_smart_retry` 装饰器,其功能由中间件接管。 - 移除 `LLMToolExecutor`,工具执行逻辑集成到 `ToolInvoker`。 - 【功能】增强配置系统: - `LLMGenerationConfig` 采用组件化结构(Core, Reasoning, Visual, Output, Safety, ToolConfig)。 - 新增 `GenConfigBuilder` 提供语义化配置构建方式。 - 新增 `LLMEmbeddingConfig` 用于嵌入专用配置。 - `CommonOverrides` 迁移并更新至新配置结构。 - 【功能】强化工具系统: - 引入 `ToolInvoker` 实现更灵活的工具执行,支持回调与结构化错误。 - `function_tool` 装饰器支持动态 Pydantic 模型创建和依赖注入 (`ToolParam`, `RunContext`)。 - 平台原生工具支持 (`GeminiCodeExecution`, `GeminiGoogleSearch`, `GeminiUrlContext`)。 - 【功能】高级生成与嵌入: - `generate_structured` 方法支持 In-Context Validation and Repair (IVR) 循环和 AutoCoT (思维链) 包装。 - 新增 `embed_query` 和 `embed_documents` 便捷嵌入 API。 - `OpenAIImageAdapter` 支持 OpenAI 兼容的图像生成。 - `SmartAdapter` 实现模型名称智能路由。 - 【重构】消息与类型系统: - `LLMContentPart` 扩展支持更多模态和代码执行相关内容。 - `LLMMessage` 和 `LLMResponse` 结构更新,支持 `content_parts` 和思维链签名。 - 统一 `LLMErrorCode` 和用户友好错误消息,提供更详细的网络/代理错误提示。 - `pyproject.toml` 移除 `bilireq`,新增 `json_repair`。 - 【优化】日志与调试: - 引入 `DebugLogOptions`,提供细粒度日志脱敏控制。 - 增强日志净化器,处理更多敏感数据和长字符串。 - 【清理】删除废弃模块: - `zhenxun/services/llm/memory.py` - `zhenxun/services/llm/executor.py` - `zhenxun/services/llm/config/presets.py` - `zhenxun/services/llm/types/content.py` - `zhenxun/services/llm/types/enums.py` - `zhenxun/services/llm/tools/__init__.py` - `zhenxun/services/llm/tools/manager.py` * 📦️ build(deps): 移除 bilireq 并添加 json_repair 依赖 * 🐛 (llm): 移除图片生成模型能力预检查 * ♻️ refactor(llm.session): 重构记忆系统以分离存储和策略 * 🐛 fix(reload_setting): 重载配置时清除LLM缓存 * ✨ feat(llm): 支持结构化生成函数接收 UniMessage * ✨ feat(search): 为搜索功能默认启用 Gemini Google Search 工具 * 🚨 auto fix by pre-commit hooks --------- Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com> Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
150 lines
3.9 KiB
Python
150 lines
3.9 KiB
Python
"""
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Pydantic V1 & V2 兼容层模块
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为 Pydantic V1 与 V2 版本提供统一的便捷函数与类,
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包括 model_dump, model_copy, model_json_schema, parse_as 等。
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"""
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from datetime import datetime
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from enum import Enum
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from pathlib import Path
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from typing import Any, TypeVar, get_args, get_origin
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from nonebot.compat import (
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PYDANTIC_V2,
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model_dump,
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model_fields,
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type_validate_json,
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type_validate_python,
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)
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from pydantic import BaseModel
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import ujson as json
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T = TypeVar("T", bound=BaseModel)
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V = TypeVar("V")
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__all__ = [
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"PYDANTIC_V2",
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"_dump_pydantic_obj",
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"_is_pydantic_type",
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"compat_computed_field",
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"dump_json_safely",
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"model_construct",
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|
"model_copy",
|
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"model_dump",
|
|
"model_dump_json",
|
|
"model_fields",
|
|
"model_json_schema",
|
|
"model_validate",
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"parse_as",
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"type_validate_json",
|
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"type_validate_python",
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]
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def model_copy(
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model: T, *, update: dict[str, Any] | None = None, deep: bool = False
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) -> T:
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"""
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Pydantic `model.copy()` (v1) 和 `model.model_copy()` (v2) 的兼容函数。
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"""
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if PYDANTIC_V2:
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return model.model_copy(update=update, deep=deep)
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else:
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update_dict = update or {}
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return model.copy(update=update_dict, deep=deep)
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def model_construct(model_class: type[T], **kwargs: Any) -> T:
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"""
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Pydantic `model_construct` (v2) 与 `construct` (v1) 的兼容函数。
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"""
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if PYDANTIC_V2:
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return model_class.model_construct(**kwargs)
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|
else:
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return model_class.construct(**kwargs)
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def model_validate(model_class: type[T], obj: Any) -> T:
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"""
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Pydantic 模型验证兼容函数。
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"""
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return type_validate_python(model_class, obj)
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def model_dump_json(model: BaseModel, **kwargs: Any) -> str:
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"""
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|
Pydantic `model.json()` (v1) 和 `model.model_dump_json()` (v2) 的兼容函数。
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"""
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if PYDANTIC_V2:
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return model.model_dump_json(**kwargs)
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return model.json(**kwargs)
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if PYDANTIC_V2:
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from pydantic import computed_field as compat_computed_field
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else:
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compat_computed_field = property
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def model_json_schema(model_class: type[BaseModel], **kwargs: Any) -> dict[str, Any]:
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"""
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|
Pydantic `Model.schema()` (v1) 和 `Model.model_json_schema()` (v2) 的兼容函数。
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|
"""
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if PYDANTIC_V2:
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return model_class.model_json_schema(**kwargs)
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return model_class.schema(by_alias=kwargs.get("by_alias", True))
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def _is_pydantic_type(t: Any) -> bool:
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"""
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递归检查一个类型注解是否与 Pydantic BaseModel 相关。
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"""
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if t is None:
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return False
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origin = get_origin(t)
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if origin:
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return any(_is_pydantic_type(arg) for arg in get_args(t))
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return isinstance(t, type) and issubclass(t, BaseModel)
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def _dump_pydantic_obj(obj: Any) -> Any:
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"""
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递归地将一个对象内部的 Pydantic BaseModel 实例转换为字典。
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支持单个实例、实例列表、实例字典等情况。
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"""
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if isinstance(obj, BaseModel):
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return model_dump(obj)
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if isinstance(obj, list):
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return [_dump_pydantic_obj(item) for item in obj]
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if isinstance(obj, dict):
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return {key: _dump_pydantic_obj(value) for key, value in obj.items()}
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return obj
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parse_as = type_validate_python
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def dump_json_safely(obj: Any, **kwargs) -> str:
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"""
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安全地将可能包含 Pydantic 特定类型 (如 Enum) 的对象序列化为 JSON 字符串。
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"""
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def default_serializer(o):
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if isinstance(o, Enum):
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return o.value
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if isinstance(o, datetime):
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return o.isoformat()
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if isinstance(o, Path):
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return str(o.as_posix())
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if isinstance(o, set):
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return list(o)
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if isinstance(o, BaseModel):
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return model_dump(o)
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raise TypeError(
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f"Object of type {o.__class__.__name__} is not JSON serializable"
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)
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return json.dumps(obj, default=default_serializer, **kwargs)
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