class ChatMessage(BaseModel): question: str = pydantic.Field(..., description="Question text") response: str = pydantic.Field(..., description="Response text") history: List[List[str]] = pydantic.Field(..., description="History text") class Config: schema_extra = { "example": { "question": "", "response": "", "history": [ ] } }
时间: 2024-04-27 09:24:19 浏览: 15
这段代码似乎是使用 Python 的 Pydantic 库定义了一个名为 ChatMessage 的数据模型,它包含三个字段:question、response 和 history。其中 question 和 response 字段的类型都是字符串,而 history 字段的类型是一个字符串列表的列表。此外,每个字段都使用了 Pydantic 的 Field 描述符,其中 description 参数指定了字段的描述信息。
这个数据模型的 Config 类定义了一个名为 schema_extra 的类属性,该属性包含一个示例字典。这个示例字典可以在使用 Pydantic 模型时用于生成 API 文档或者 SwaggerUI 界面。
相关问题
class BaseModel_register(BaseModel): type: str = None noise: int = None msgId: int = None content: dict = None
这段代码定义了一个名为 `BaseModel_register` 的 Pydantic 模型类,它有四个属性:
- `type`:字符串类型,可以表示某个实例的类型。
- `noise`:整数类型,可以表示某个实例的噪声大小。
- `msgId`:整数类型,可以表示某个实例的消息 ID。
- `content`:字典类型,可以表示某个实例的内容。
在属性定义时,使用了默认值为 None,表示这些属性都是可选的。如果在创建 `BaseModel_register` 的实例时不指定这些属性的值,它们的值都会是 None。
此外,这个模型类还继承自 Pydantic 的 BaseModel 类,因此它具有了 Pydantic 所提供的一些特性,比如数据验证和类型转换等。可以通过定义方法、装饰器等方式,对模型类进行定制,以满足具体的需求。
pydantic.errors.PydanticUserError: A non-annotated attribute was detected
这个错误是由Pydantic库引起的,它表示在Pydantic模型中检测到了一个没有注释的属性。Pydantic要求所有属性都要进行类型注释,以便进行数据验证和转换。请确保你的模型中的所有属性都有正确的类型注释。以下是一个示例模型:
```python
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
name: str
age: int
```
在这个示例中,`name`属性和`age`属性都有正确的类型注释。如果你的模型中有没有注释的属性,你需要为它们添加正确的类型注释,以解决这个错误。