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问题解答
你遇到的问题是,在使用 LangGraph 项目时,工具之间传递参数时,数据类型被强制转换成字符串,这导致了工具的连续调用不稳定。
解决方案:
- 使用
jsonable_encoder 将数据转换为 JSON 可以序列化的格式,然后在传递参数时使用 json 模块将其转换为字符串。
import json
def encode_data(data):
return json.dumps(data, cls=JSONEncoder)
def decode_data(data):
return json.loads(data, object_hook=lambda d: namedtuple('X', d.keys())(*d.values()))
- 使用
pickle 模块将数据序列化,然后在传递参数时使用 pickle 模块将其反序列化。
import pickle
def serialize_data(data):
return pickle.dumps(data)
def deserialize_data(data):
return pickle.loads(data)
- 使用
msgpack 模块将数据序列化,然后在传递参数时使用 msgpack 模块将其反序列化。
import msgpack
def serialize_data(data):
return msgpack.packb(data)
def deserialize_data(data):
return msgpack.unpackb(data)
- 使用
avro 模块将数据序列化,然后在传递参数时使用 avro 模块将其反序列化。
import avro
def serialize_data(data):
return avro.dumps(data)
def deserialize_data(data):
return avro.loads(data)
- 使用
protobuf 模块将数据序列化,然后在传递参数时使用 protobuf 模块将其反序列化。
import protobuf
def serialize_data(data):
return protobuf.encode(data)
def deserialize_data(data):
return protobuf.decode(data)
这些方法都可以解决数据类型转换的问题,但是需要根据具体情况选择合适的方法。
代码示例
以下是一个使用 jsonable_encoder 和 json 模块将数据转换为 JSON 可以序列化的格式的示例代码:
import json
from typing import Any
class JSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj: Any) -> Any:
if hasattr(obj, '__dict__'):
return obj.__dict__
return super().default(obj)
def encode_data(data: Any) -> str:
return json.dumps(data, cls=JSONEncoder)
def decode_data(data: str) -> Any:
return json.loads(data, object_hook=lambda d: namedtuple('X', d.keys())(*d.values()))
结论
使用 LangGraph 项目时,工具之间传递参数时,数据类型被强制转换成字符串,这导致了工具的连续调用不稳定。可以使用 jsonable_encoder、pickle、msgpack、avro 或 protobuf 模块将数据序列化,然后在传递参数时使用相应的模块将其反序列化,以保持数据的类型不变。