# ClassDef FunctionParser
**FunctionParser类的功能**：FunctionParser类用于解析函数的参数和生成相应的Pydantic模型。

FunctionParser类包含以下方法：

- `__init__(self) -> None`：初始化函数，创建一个空的functionCallModels列表和regex_strs列表。

- `create_total_model(cls)`：创建一个总模型TotalModel的类方法，返回TotalModel类。

- `create_function_call_model(cls)`：创建一个函数调用模型FunctionCallModel的类方法，返回FunctionCallModel类。

- `add_property(cls, model, prop_name, prop_type, required, default=None, constrain=None, multi_type=False)`：为模型添加属性的类方法，将属性信息添加到模型的fields中，并设置相应的验证规则。

- `pre_process(cls, prop: Dict[str, Any])`：预处理属性的类方法，根据属性的类型和约束条件，将属性的类型转换为相应的字符串。

- `create_list_item_model(cls, prop_json: Dict[str, Any], property_name: str) -> Union[BaseModel, str]`：创建列表项模型的类方法，根据属性的类型和约束条件，生成相应的Pydantic模型。

- `create_multi_types(cls, property_name: str, type_list: List[Any]) -> List[Any]`：创建多类型模型的类方法，根据属性的类型列表，生成可用于union的类型列表。

- `create_object_model(cls, object_item: Dict[str, Any], object_name: str, object_model: BaseModel = None) -> BaseModel`：创建对象模型的类方法，根据对象的属性信息，生成相应的Pydantic模型。

- `add_function_model(cls, extra_arguments_json: Dict[str, Any], function_json: Dict[str, Any] = None)`：添加函数模型的类方法，根据函数的参数信息，生成相应的Pydantic模型。

- `create_all_functions_model(self, extra_arguments: Dict[str, Any] = None, functions: list = None, function_call: Dict[str, Any] = None)`：创建所有函数模型的方法，根据额外参数、函数列表和函数调用信息，生成相应的Pydantic模型。

- `models_to_regex(self)`：将模型转换为正则表达式的方法，将所有函数模型转换为对应的正则表达式字符串。

- `context_ids_next_ids(self, context_ids: List[int])`：获取下一个有效标记的方法，根据当前生成的标记列表，返回下一个有效标记的索引列表。

- `post_process(self, schema)`：后处理模式的方法，对模式进行一些额外的处理。

- `create_generator(self, model: models.XTransformers, function_info: Dict[str, Any], generate_params: Dict = {})`：创建生成器的方法，根据模型、函数信息和生成参数，创建一个用于生成文本的生成器。

- `check(self, call_info: str)`：检查函数调用信息的方法，验证函数调用信息的有效性。

**注意**：在使用FunctionParser类时，需要注意以下几点：
- 需要先调用`create_all_functions_model`方法来创建所有函数模型。
- 在调用`create_generator`方法之前，需要先创建一个模型对象。
- 在调用`check`方法之前，需要将函数调用信息转换为字符串格式。

**输出示例**：
```python
# 示例代码
dp = FunctionParser()
dp.create_all_functions_model(extra_arguments, functions, function_call)
regex_list = dp.models_to_regex()
model = XTransformers(fake_model, outline_tokenizer)
generator = generate.multi_regex(model, regex_list)
```

## FunctionDef __init__
**__init__函数**：这个函数的功能是初始化一个Function对象。

在这个函数中，有两个实例变量：
- functionCallModels：一个空列表，用于存储函数调用模型。
- regex_strs：一个空列表，用于存储正则表达式字符串。

这个函数没有参数，也没有返回值。

**注意**：在使用这段代码时需要注意以下几点：
- 这个函数只是用来初始化一个Function对象，没有其他具体的功能。
- 在使用这个对象之前，需要先调用其他函数来添加函数调用模型和正则表达式字符串。
## FunctionDef create_total_model
**create_total_model函数**：这个函数的作用是创建一个TotalModel对象。

在代码中，create_total_model函数定义了一个内部类TotalModel，它继承自BaseModel。然后，函数返回了TotalModel的一个实例。

**注意**：这个函数没有参数，它只是简单地创建并返回一个TotalModel对象。

**输出示例**：假设代码的返回值如下所示：

```
class TotalModel(BaseModel):
    pass
```

这个示例展示了一个TotalModel对象的定义，它继承自BaseModel。
### ClassDef TotalModel
**TotalModel类的功能**：该类的功能是XXX。

该类是XAgentGen/xgen/parser/function_parser.py文件中的create_total_model函数中创建的一个子类。该函数的代码如下：

```python
def create_total_model(cls):
    class TotalModel(BaseModel):
        pass
    return TotalModel
```

**注意**：目前该类没有定义任何属性或方法，只是一个空的类。它继承自BaseModel类。

在项目中，该类被调用的情况如下：
- XAgentGen/xgen/parser/function_parser.py文件中的create_total_model函数中创建了TotalModel类。

请注意：
- 该类目前没有实际的功能，只是一个空的类定义。
- 可以根据需要在该类中添加属性和方法来实现具体的功能。
## FunctionDef create_function_call_model
**create_function_call_model函数**：这个函数的作用是创建一个FunctionCallModel对象。

在XAgentGen/xgen/parser/function_parser.py文件中，create_function_call_model函数定义如下：
```python
def create_function_call_model(cls):
    class FunctionCallModel(BaseModel):
        name:str
    return FunctionCallModel
```

**代码分析和描述**：
create_function_call_model函数是一个类方法，它接受一个参数cls。这个函数的目的是创建一个名为FunctionCallModel的类，并返回该类的实例。

在函数内部，我们定义了一个继承自BaseModel的类FunctionCallModel。这个类只有一个属性name，它的类型是str。

最后，函数返回了FunctionCallModel类的实例。

**注意**：这个函数的返回值是一个FunctionCallModel对象。

**输出示例**：下面是一个可能的返回值的示例：
```python
class FunctionCallModel(BaseModel):
    name: str
```
这个示例展示了一个FunctionCallModel对象的结构，它只有一个name属性，类型为str。
### ClassDef FunctionCallModel
**FunctionCallModel函数**：这个类的功能是定义一个函数调用模型，其中包含一个名为name的字符串属性。

该类的作用是定义一个函数调用模型，用于表示函数的调用信息。在该类中，只有一个属性name，用于存储函数的名称。

**注意**：在使用该类时，需要注意以下几点：
- name属性是一个字符串类型，用于存储函数的名称。
## FunctionDef add_property
**add_property函数**：该函数的功能是向模型中添加属性。

该函数接受以下参数：
- cls：类对象
- model：模型对象
- prop_name：属性名称
- prop_type：属性类型
- required：属性是否必需
- default：属性的默认值（可选）
- constrain：属性的约束条件（可选）
- multi_type：属性是否允许多种类型（可选）

该函数的作用是向模型中添加一个新的属性。首先，通过访问模型的__fields__属性，获取模型的字段信息。然后，创建一个新的ModelField对象，并将其添加到字段信息中。ModelField对象包含属性的名称、类型、验证器等信息。如果约束条件不为空，则将约束条件中的最小值、最大值、最小长度、最大长度和正则表达式分别赋值给ModelField对象的相应属性。

接下来，使用setattr函数将属性添加到模型中。如果属性是必需的，则还会添加一个名为validate_{prop_name}的验证器函数，该函数用于验证属性的值。最后，将更新后的字段信息重新赋值给模型的__fields__属性。

该函数的返回值是更新后的模型对象。

**注意**：使用该函数时需要注意以下几点：
- 需要确保传入的模型对象具有__fields__属性。
- 如果属性是必需的，需要确保传入的模型对象具有validate_{prop_name}的验证器函数。

**输出示例**：假设我们有一个模型对象model，我们可以使用add_property函数向该模型中添加一个名为prop_name的属性。调用add_property函数后，模型对象model的__fields__属性将被更新，新的属性将被添加到模型中。
## FunctionDef pre_process
**pre_process函数**：这个函数的功能是对传入的属性进行预处理。

在这个函数中，首先将传入的属性赋值给新的属性new_prop。然后判断属性的类型是否为列表，如果是列表类型，则进一步判断列表中元素的类型，并将属性的类型进行相应的替换。如果元素类型是int，则将属性的类型替换为"List[int]"；如果元素类型是str，则将属性的类型替换为"List[str]"；如果元素类型是bool，则将属性的类型替换为"List[bool]"；如果元素类型是None，则将属性的类型替换为"List[null]"。最后返回处理后的属性new_prop。

**注意**：在使用这段代码时需要注意以下几点：
- 传入的属性prop必须是一个字典类型。
- 属性的类型必须是列表类型，且列表中的元素类型必须在type2type字典中有对应的映射关系。

**输出示例**：假设传入的属性prop为{"type": "array", "items": {"type": "int"}}，经过pre_process函数处理后，返回的属性new_prop为{"type": "List[int]"}。
## FunctionDef create_list_item_model
**create_list_item_model函数**：这个函数的功能是根据给定的属性JSON和属性名称创建一个列表项模型。

该函数接受三个参数：
- prop_json：属性的JSON表示，包含属性的类型和其他信息。
- property_name：属性的名称。
- object_model：用于进行原地替换的Pydantic模型。

该函数的返回值可以是继承自BaseModel的Pydantic模型，也可以是描述List[type]的字符串。

函数的详细分析和描述如下：
- 首先，对属性的JSON进行预处理，以确保属性的一致性和完整性。
- 然后，根据属性的类型进行判断：
  - 如果属性的类型是"object"，则调用create_object_model函数创建一个对象模型，并将其命名为property_name+"_item"。
  - 如果属性的类型是"array"，则递归调用create_list_item_model函数创建一个列表项模型，并将其命名为property_name+"_arrayItem"。然后，将列表项模型包装在List中。
  - 如果属性的类型不是"object"或"array"，则根据type2type字典将属性的类型转换为相应的Python类型。
- 最后，返回创建的模型。

**注意**：在使用该函数时需要注意以下几点：
- 传入的属性JSON应包含"type"字段，用于判断属性的类型。
- 如果属性的类型是"array"，则属性的JSON应包含"items"字段，用于描述列表项的类型。

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。
- 如果属性的类型是"object"，则返回一个继承自BaseModel的对象模型。
- 如果属性的类型是"array"，则返回一个描述List[type]的字符串。
- 如果属性的类型不是"object"或"array"，则返回一个Python类型。

请注意：
- 生成的文档内容中不应包含Markdown的标题和分隔符语法。
- 文档主要使用中文编写，如果需要，可以在分析和描述中使用一些英文单词以增强文档的可读性，因为不需要将函数名或变量名翻译为目标语言。
## FunctionDef create_multi_types
**create_multi_types函数**：这个函数的作用是根据给定的类型列表创建多个类型，并返回可用的类型列表（稍后将进行合并）。

该函数接受两个参数：
- property_name：属性的名称，字符串类型。
- type_list：属性的类型列表，List[Any]类型。

该函数的返回值是一个列表，包含了所有可用的类型。

该函数的具体实现如下：
1. 创建一个空的新类型列表new_type_list。
2. 使用enumerate函数遍历type_list中的每个元素，其中i是元素的索引，tp是元素的值。
3. 判断tp的类型是否为字典，如果不是，则将tp转换为对应的类型并添加到new_type_list中。
4. 如果tp是字典，并且字典中包含"type"键，则根据"type"的值进行不同的处理：
   - 如果"type"的值是"object"，则调用create_object_model函数创建一个对象类型，并将其添加到new_type_list中。
   - 如果"type"的值是"array"，则调用create_list_item_model函数创建一个数组类型的元素，并将其添加到new_type_list中。
5. 返回new_type_list作为函数的结果。

**注意**：在处理type_list中的每个元素时，根据元素的类型进行不同的处理，可以创建不同的类型，并将其添加到new_type_list中。

**输出示例**：
假设type_list为["int", {"type": "object"}, {"type": "array"}]，则函数的返回值为[int, object, List]。
## FunctionDef create_object_model
**create_object_model函数**：这个函数的作用是根据给定的对象信息，创建一个继承自BaseModel的对象模型。

该函数接受以下参数：
- object_item: 对象的信息，可以是函数的参数、属性或额外参数的参数。
- object_name: 对象的名称，用于属性定位。
- object_model: 可选参数，已存在的对象模型。

该函数的返回值是一个继承自BaseModel的对象模型。

该函数的详细分析和描述如下：
- 首先，如果object_model参数为空，则创建一个以object_name为名称、继承自BaseModel的对象模型。
- 然后，检查object_item中是否包含"properties"键，如果不包含则抛出异常。
- 遍历object_item中的每个属性，获取属性的名称和属性的JSON信息。
- 对于属性的类型为列表的情况，调用create_multi_types函数创建多个可选类型，并将它们合并为Union类型。根据object_item中是否包含"required"键，决定是否将属性设置为必需属性，并根据是否存在"default"键来设置默认值。
- 对于属性的类型为枚举的情况，根据枚举值创建一个Enum模型，并根据object_item中是否包含"required"键来设置是否为必需属性。
- 对于属性的类型为数组的情况，调用create_list_item_model函数创建数组元素的模型，并根据object_item中是否包含"required"键来设置是否为必需属性。
- 对于属性的类型为对象的情况，递归调用create_object_model函数创建对象的模型，并根据object_item中是否包含"required"键来设置是否为必需属性。
- 对于其他类型的属性，根据属性的JSON信息中的约束条件，如最大长度、最小长度、最大值、最小值等，创建属性的模型，并根据object_item中是否包含"required"键来设置是否为必需属性。
- 最后，返回创建的对象模型。

**注意**：使用该代码时需要注意以下几点：
- object_item参数必须包含"properties"键，否则会抛出异常。
- object_item中的属性类型可以是单个类型，也可以是多个类型的列表。
- 对象模型的属性可以是基本类型、枚举类型、数组类型或对象类型。
- 对象模型的属性可以设置为必需属性，并可以设置默认值。
- 对象模型的属性可以设置约束条件，如最大长度、最小长度、最大值、最小值等。

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。
```python
object_model = create_object_model(object_item, object_name, object_model)
```
## FunctionDef add_function_model
**add_function_model函数**：此函数的功能是生成一个pydantic模型。

该函数接受两个参数：
- extra_arguments_json：额外的参数，为字典类型。
- function_json：函数的json表示，为字典类型，默认为None。

函数内部逻辑如下：
1. 首先，将extra_arguments_json进行深拷贝，得到extra_arguments变量。
2. 判断extra_arguments是否为None，并且判断extra_arguments中是否包含"properties"键。如果是，则调用create_object_model函数生成ExtraArgumentModel模型，并将其赋值给extra_argumentModel变量。
3. 判断function_json是否为None。如果不是，则进行以下操作：
   - 深拷贝function_json，得到function变量。
   - 获取function中的parameters字段，并判断其中是否包含"properties"键。如果是，则调用create_object_model函数生成ArgumentModel模型，并将其赋值给argumentModel变量。
   - 调用create_function_call_model函数生成functionCallModel模型。
   - 调用add_property函数，为functionCallModel添加"name"属性，属性类型为str，必填项，约束为{"regex":function["name"]}。
   - 如果argumentModel不为None，则调用add_property函数，为functionCallModel添加"arguments"属性，属性类型为argumentModel，必填项。
4. 调用create_total_model函数生成totalModel模型。
5. 如果extra_argumentModel不为None，则调用add_property函数，为totalModel添加"arguments"属性，属性类型为extra_argumentModel，必填项。
6. 如果functionCallModel不为None，则调用add_property函数，为totalModel添加"function_call"属性，属性类型为functionCallModel，必填项。
7. 返回totalModel。

**注意**：使用此代码时需要注意以下几点：
- extra_arguments_json和function_json参数的格式必须符合要求。
- 在调用add_function_model函数之前，需要先调用create_object_model、create_function_call_model、add_property和create_total_model等函数。

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。
## FunctionDef create_all_functions_model
**create_all_functions_model函数**：该函数的功能是根据传入的参数创建所有函数模型。

该函数接受以下参数：
- extra_arguments（可选）：额外参数的字典形式的JSON。
- functions（可选）：函数列表。
- function_call（可选）：函数调用的字典形式的JSON。

该函数的作用是根据传入的参数创建所有函数模型，并将其存储在self.functionCallModels中。

如果functions为空或长度为0，则会调用add_function_model函数创建一个函数模型，并将其添加到self.functionCallModels中。

如果function_call不为空且包含"name"键，且该键的值与函数列表中的某个函数的"name"键的值相等，则会调用add_function_model函数创建一个函数模型，并将其添加到self.functionCallModels中。

如果以上条件都不满足，则会遍历函数列表，对每个函数调用add_function_model函数创建一个函数模型，并将其添加到self.functionCallModels中。

**注意**：在使用该函数时需要注意以下几点：
- 该函数需要在FunctionParser类的实例上调用。
- 需要提供额外参数、函数列表和函数调用的信息作为参数。

**输出示例**：以下是该函数可能的返回值的示例：
```
[
    {
        "name": "function1",
        "arguments": {
            "arg1": "value1",
            "arg2": "value2"
        }
    },
    {
        "name": "function2",
        "arguments": {
            "arg3": "value3",
            "arg4": "value4"
        }
    }
]
```
## FunctionDef models_to_regex
**models_to_regex函数**：此函数的功能是将模型转换为正则表达式。

该函数接受一个FunctionParser对象的实例作为参数，并遍历其中的functionCallModels列表。对于列表中的每个function对象，函数首先检查该对象是否具有model_json_schema属性，如果有，则调用该属性的方法获取模型的JSON模式。如果没有model_json_schema属性，则调用schema方法获取模型的模式。

接下来，函数对获取到的JSON模式进行后处理，将其转换为字符串形式，并将其添加到regex_strs列表中。最后，函数返回regex_strs列表，其中包含了所有模型转换为正则表达式后的结果。

**注意**：在调用此函数之前，需要确保FunctionParser对象的functionCallModels属性已经被正确设置。

**输出示例**：假设functionCallModels列表中有两个function对象，分别对应两个模型的JSON模式。经过模型转换为正则表达式的处理后，regex_strs列表的内容如下所示：
```
['{"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "age": {"type": "number"}}}', '{"type": "object", "properties": {"title": {"type": "string"}, "content": {"type": "string"}}}']
```
## FunctionDef context_ids_next_ids
**context_ids_next_ids函数**：这个函数的功能是根据给定的上下文id列表，返回下一个token的有效id列表。

这个函数的具体实现如下：
- 首先，将生成器的pstates清空，以便每次调用函数时都是一个新的状态（除非按顺序输入所有上下文）。
- 然后，导入traceback模块，用于处理异常情况。
- 接下来，创建一个长度为词汇表大小的张量logits，其中每个元素的值都为1，并将其移动到模型所在的设备上。
- 然后，尝试使用生成器的create_proposal方法生成掩码后的logits。该方法接受一个上下文id列表的张量作为输入，并返回一个掩码后的logits张量。
- 接着，找到非负无穷值的索引，即找到非负无穷值的位置。将这些索引提取出来，并转换为Python列表。
- 如果在生成掩码后的logits时出现异常，打印"no available path"，并将非负无穷值的索引列表设置为空列表。
- 最后，返回非负无穷值的索引列表作为函数的输出。

**注意**：关于代码使用的一些注意事项：
- 在调用函数之前，需要确保生成器的pstates为空，以便每次调用函数时都是一个新的状态。
- 函数的输入参数context_ids是一个包含上下文id列表的列表。
- 函数的输出是一个包含下一个token的有效id列表的列表。

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。
```python
[1, 3, 5, 7]
```
## FunctionDef post_process
**post_process函数**：该函数的功能是对给定的schema进行后处理。

在函数内部，首先将传入的schema赋值给com_schema变量。然后，通过判断com_schema中是否存在"definitions"字段，如果存在，则遍历该字段下的所有属性。对于每个属性，如果其"type"字段不存在，则将其设置为"string"类型。

最后，返回经过后处理的com_schema。

**注意**：在使用该代码时需要注意以下几点：
- 该函数接受一个schema作为参数，并对其进行后处理。
- 后处理的目的是确保schema中的每个属性都有"type"字段，如果缺少则设置为"string"类型。

**输出示例**：假设传入的schema为：
```json
{
  "definitions": {
    "prop1": {},
    "prop2": {}
  }
}
```
经过后处理后的schema为：
```json
{
  "definitions": {
    "prop1": {
      "type": "string"
    },
    "prop2": {
      "type": "string"
    }
  }
}
```
## FunctionDef create_generator
**create_generator函数**：这个函数的作用是创建一个生成器用于引导生成。

该函数接受以下参数：
- model: transformer模型
- function_info: 包含函数信息的字典，包括函数的参数、函数列表和函数调用名称
- generate_params: 推理约束参数的字典，默认为空字典

该函数的返回值是一个生成器。

在函数内部，首先从function_info中获取额外的参数、函数列表和函数调用名称。然后调用create_all_functions_model函数，将额外参数、函数列表和函数调用名称传递给它。接下来，将模型转换为正则表达式列表，并将其赋值给regex_list。然后将传入的模型赋值给self.model。接着，将生成参数中的温度等参数添加到模型中。最后，调用generate.multi_regex函数，传入模型、正则表达式列表和最大token数，创建一个生成器，并将其赋值给self.generator。最后，返回生成器。

**注意**：在使用该函数时需要注意以下几点：
- 参数model必须是一个transformer模型
- 参数function_info必须是一个包含函数信息的字典，包括函数的参数、函数列表和函数调用名称
- 参数generate_params是一个字典，用于设置推理约束参数，可以为空字典

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。
## FunctionDef check
**check函数**：这个函数的功能是检查传入的call_info字符串是否符合指定的格式。

该函数接受一个名为call_info的字符串参数，该参数表示一个函数调用的信息。函数首先尝试将call_info字符串解析为JSON格式，如果解析失败则返回False。接着，函数检查解析后的JSON对象中是否包含"name"和"arguments"两个键，如果不包含则返回False。然后，函数调用self.functionCallModel.model_validate_json方法，该方法用于验证call_info是否符合指定的格式，如果验证失败则返回False。最后，如果所有的检查都通过，则返回True。

**注意**：在使用该函数时需要注意传入的call_info参数必须是一个符合指定格式的JSON字符串。

**输出示例**：False
***
