109 深入解析Llama Index的Pydantic程序生成器 llamaindex.core.program.utils

深入解析Llama Index的Pydantic程序生成器

在自然语言处理（NLP）领域，Llama Index 是一个强大的工具，用于构建和处理复杂的语言模型。本文将深入探讨 Llama Index 中的 get_program_for_llm 函数，并通过详细的代码示例和技术解释，帮助你全面理解其工作原理及实际应用。

前置知识

在深入探讨之前，我们需要了解一些基本概念：

• LLM（Language Model）：语言模型，用于理解和生成自然语言。
• Prompt：提示，用于指导语言模型生成特定类型的输出。
• Pydantic：一个数据验证和设置管理的库，用于定义和验证数据模型。
• Pydantic Program：基于Pydantic的程序，用于处理和生成结构化数据。

代码解析

以下是我们要解析的代码：

def get_program_for_llm(
    output_cls: BaseModel,
    prompt: PromptTemplate,
    llm: LLM,
    pydantic_program_mode: PydanticProgramMode = PydanticProgramMode.DEFAULT,
    **kwargs: Any,
) -> BasePydanticProgram:
    """Get a program based on the compatible LLM."""
    if pydantic_program_mode == PydanticProgramMode.DEFAULT:
        if llm.metadata.is_function_calling_model:
            from llama_index.core.program.function_program import FunctionCallingProgram

            return FunctionCallingProgram.from_defaults(
                output_cls=output_cls,
                llm=llm,
                prompt=prompt,
                **kwargs,
            )
        else:
            from llama_index.core.program.llm_program import (
                LLMTextCompletionProgram,
            )

            return LLMTextCompletionProgram.from_defaults(
                output_parser=PydanticOutputParser(output_cls=output_cls),
                llm=llm,
                prompt=prompt,
                **kwargs,
            )
    elif pydantic_program_mode == PydanticProgramMode.OPENAI:
        from llama_index.program.openai import (
            OpenAIPydanticProgr