ChatMessageRequest クラス

キーワード引数からの入力データを解析して検証することで、新しいモデルを作成します。

[ValidationError][pydantic_core を発生させます。ValidationError] (入力データを検証して有効なモデルを形成できない場合)。

self は、フィールド名として self を許可するために明示的に位置指定専用です。

__init__(**data: Any) -> None

パラメーター

返品

__new__(**kwargs)

construct(_fields_set: set[str] | None = None, **values: Any) -> Self

パラメーター

返品

モデルのコピーを返します。

!!! 警告 "非推奨" このメソッドは非推奨になりました。 代わりにmodel_copy を使用してください。

インクルードまたは除外が必要な場合は、次の値を使用します。

python {test="skip" lint="skip"} data = self.model_dump(include=include, exclude=exclude, round_trip=True) data = {**data, **(update or {})} copied = self.model_validate(data)

copy(*, include: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, exclude: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, update: Dict[str, Any] | None = None, deep: bool = False) -> Self

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

dict(*, include: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, exclude: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, by_alias: bool = False, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False) -> Dict[str, Any]

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

from_orm(obj: Any) -> Self

パラメーター

返品

json(*, include: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, exclude: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, by_alias: bool = False, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False, encoder: Callable[[Any], Any] | None = PydanticUndefined, models_as_dict: bool = PydanticUndefined, **dumps_kwargs: Any) -> str

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

検証済みデータを使用して Model クラスの新しいインスタンスを作成します。

信頼済みデータまたは事前検証済みデータから新しいモデル設定 のディクト と pydantic_fields_set を作成します。 既定値は考慮されますが、他の検証は実行されません。

!!! model_construct() は、通常、指定されたモデルの model_config.extra 設定を考慮します。 つまり、 model_config.extra == 'allow' の場合、渡されたすべての余分な値がモデル インスタンスの dict フィールドと pydantic_extra フィールドに 追加されます。 model_config.extra == 'ignore' (既定値) の場合、渡された余分な値はすべて無視されます。 model_construct()の呼び出しで検証が実行されないため、model_config.extra == 'forbid' を指定しても、余分な値が渡されてもエラーは発生しませんが、無視されます。

model_construct(_fields_set: set[str] | None = None, **values: Any) -> Self

パラメーター

返品

!!! abstract "Usage Documentation" model_copy

モデルのコピーを返します。

!!! 注: 基になるインスタンスの [dict][object] を指定します。dict] 属性がコピーされます。 モデル フィールド ([キャッシュされたプロパティ][functools.cached_property] の値など) の上に何かを格納すると、予期しない副作用が発生する可能性があります。

model_copy(*, update: Mapping[str, Any] | None = None, deep: bool = False) -> Self

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

!!! abstract "Usage Documentation" model_dump

モデルのディクショナリ表現を生成し、必要に応じて、含めるフィールドまたは除外するフィールドを指定します。

model_dump(*, mode: Literal['json', 'python'] | str = 'python', include: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, exclude: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False, exclude_computed_fields: bool = False, round_trip: bool = False, warnings: bool | Literal['none', 'warn', 'error'] = True, fallback: Callable[[Any], Any] | None = None, serialize_as_any: bool = False, polymorphic_serialization: bool | None = None) -> dict[str, Any]

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

!!! abstract "Usage Documentation" model_dump_json

Pydantic の to_json メソッドを使用して、モデルの JSON 表現 を 生成します。

model_dump_json(*, indent: int | None = None, ensure_ascii: bool = False, include: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, exclude: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False, exclude_computed_fields: bool = False, round_trip: bool = False, warnings: bool | Literal['none', 'warn', 'error'] = True, fallback: Callable[[Any], Any] | None = None, serialize_as_any: bool = False, polymorphic_serialization: bool | None = None) -> str

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

モデル クラスの JSON スキーマを生成します。

model_json_schema(by_alias: bool = True, ref_template: str = DEFAULT_REF_TEMPLATE, schema_generator: type[GenerateJsonSchema] = GenerateJsonSchema, mode: Literal['validation', 'serialization'] = 'validation', *, union_format: Literal['any_of', 'primitive_type_array'] = 'any_of') -> dict[str, Any]

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

ジェネリック クラスのパラメーター化のクラス名を計算します。

このメソッドをオーバーライドして、汎用 BaseModel のカスタム名前付けスキームを実現できます。

model_parametrized_name(params: tuple[type[Any], ...]) -> str

パラメーター

返品

例外

init と model_construct の後に追加の初期化を実行するには、このメソッドをオーバーライドします。 これは、モデル全体を初期化する必要がある検証を行う場合に便利です。

model_post_init(context: Any, /) -> None

位置指定のみのパラメーター

パラメーター

返品

モデルの pydantic-core スキーマを再構築してみてください。

これは、注釈の 1 つが ForwardRef であり、スキーマの最初のビルド中に解決できなかった場合に、自動再構築が失敗した場合に必要になる場合があります。

model_rebuild(*, force: bool = False, raise_errors: bool = True, _parent_namespace_depth: int = 2, _types_namespace: MappingNamespace | None = None) -> bool | None

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

pydantic モデル インスタンスを検証します。

model_validate(obj: Any, *, strict: bool | None = None, extra: Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None = None, from_attributes: bool | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, by_name: bool | None = None) -> Self

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

例外

!!! 抽象 "Usage Documentation" JSON Parsing

Pydantic モデルに対して指定された JSON データを検証します。

model_validate_json(json_data: str | bytes | bytearray, *, strict: bool | None = None, extra: Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, by_name: bool | None = None) -> Self

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

例外

Pydantic モデルに対して文字列データを使用して、指定されたオブジェクトを検証します。

model_validate_strings(obj: Any, *, strict: bool | None = None, extra: Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, by_name: bool | None = None) -> Self

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

文字列フィールドが空または空白のみではないことを検証します。

validator not_empty  »  message_id, user_message, conversation_id

パラメーター

返品

parse_file(path: str | Path, *, content_type: str | None = None, encoding: str = 'utf8', proto: DeprecatedParseProtocol | None = None, allow_pickle: bool = False) -> Self

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

parse_obj(obj: Any) -> Self

パラメーター

返品

parse_raw(b: str | bytes, *, content_type: str | None = None, encoding: str = 'utf8', proto: DeprecatedParseProtocol | None = None, allow_pickle: bool = False) -> Self

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

schema(by_alias: bool = True, ref_template: str = DEFAULT_REF_TEMPLATE) -> Dict[str, Any]

パラメーター

返品

schema_json(*, by_alias: bool = True, ref_template: str = DEFAULT_REF_TEMPLATE, **dumps_kwargs: Any) -> str

パラメーター

キーワードのみのパラメーター

返品

update_forward_refs(**localns: Any) -> None

パラメーター

返品

validate(value: Any) -> Self

パラメーター

返品

検証中に設定された追加のフィールドを取得します。

返品

このモデル インスタンスで明示的に設定されているフィールドのセットを返します。

返品

会話の一意の識別子。

field conversation_id: str [Required] (alias 'conversationId')

現在のメッセージの一意識別子。

field message_id: str [Required] (alias 'messageId')

処理中の現在のユーザー メッセージ。

field user_message: str [Required] (alias 'userMessage')

会話内の以前のメッセージの一覧。

field chat_history: List[ChatHistoryMessage] [Required] (alias 'chatHistory')