# ClassDef OBJGenerator
**OBJGenerator函数**: 这个类的函数是处理与AI响应的交互和执行配置请求。

该类具有以下属性：
- chatcompletion_request_funcs: 一个字典，用于存储处理聊天完成请求的函数。

该类具有以下方法：

1. \_\_init\_\_(self)
   - 描述：初始化函数，用于创建一个OBJGenerator对象。
   - 参数：无
   - 返回值：无
   - 示例：obj = OBJGenerator()

2. chatcompletion(self, \*, schema_validation=True, **kwargs)
   - 描述：处理聊天完成请求并获取响应。
   - 参数：
     - schema_validation (bool, 可选)：是否进行模式验证，默认为True。
     - kwargs (dict)：请求数据参数。
   - 返回值：从AI服务调用中检索到的响应的字典格式。
   - 异常：
     - Exception：处理请求时发生错误。
     - NotImplementedError：接收到的请求类型目前未实现。
   - 示例：response = obj.chatcompletion(schema_validation=True, request_type='openai')

3. \_get_chatcompletion_request_func(self, request_type:str)
   - 描述：检索并返回特定请求类型的聊天完成函数。
   - 参数：
     - request_type (str)：请求生成的服务类型。
   - 返回值：处理指定请求类型的聊天完成的函数对象。
   - 示例：func = obj._get_chatcompletion_request_func('openai')

4. dynamic_json_fixes(self, broken_json, function_schema, messages: list = [], error_message: str = None)
   - 描述：尝试修复无效的JSON并根据函数模式进行验证。
   - 参数：
     - broken_json：无效的输入JSON数据。
     - function_schema：要根据其验证JSON数据的模式。
     - messages (list, 可选)：与JSON验证错误相关的其他消息。
     - error_message (str, 可选)：与JSON验证错误相关的错误消息。
   - 返回值：从AI服务调用中检索到的响应的字典格式。
   - 示例：response = obj.dynamic_json_fixes(broken_json, function_schema, messages=[], error_message=None)

5. load_args_with_schema_validation(self, function_schema:dict, args:str, messages:list=[], \*, return_response=False, response=None)
   - 描述：根据函数模式验证参数。
   - 参数：
     - function_schema (dict)：要根据其验证参数的模式。
     - args (str)：要验证的参数数据。
     - messages (list, 可选)：与参数验证错误相关的其他消息。
     - return_response (bool, 可选)：是否返回响应与参数一起。
     - response：如果return_response为True，则返回的响应数据。
   - 返回值：模式验证后的参数数据。如果return_response设置为True，则还返回响应。
   - 异常：Exception：验证参数时发生错误。
   - 示例：arguments = obj.load_args_with_schema_validation(function_schema, args, messages=[], return_response=False, response=None)

6. function_call_refine(self, req_kwargs, response)
   - 描述：验证和优化函数调用的响应。
   - 参数：
     - req_kwargs：请求数据参数。
     - response：从服务调用中接收到的响应。
   - 返回值：经过优化和验证
## FunctionDef __init__
**__init__函数**：这个函数的功能是初始化一个对象。

在这个函数中，我们可以看到它没有任何参数，只有一个空的函数体。这意味着在创建一个对象时，会调用这个函数来初始化对象的属性和状态。

这个函数没有具体的实现逻辑，只是创建了一个空的字典`chatcompletion_request_funcs`，用于存储聊天完成请求的函数。

**注意**：在使用这个函数时，需要注意以下几点：
- 这个函数没有参数，所以在创建对象时不需要传入任何参数。
- 这个函数的主要作用是初始化对象的属性和状态，可以根据具体需求在函数体中添加适当的代码来完成初始化操作。
- `chatcompletion_request_funcs`字典用于存储聊天完成请求的函数，可以根据具体需求在其他函数中添加键值对来实现对应的功能。
## FunctionDef chatcompletion
**chatcompletion函数**：chatcompletion函数用于处理聊天完成请求并获取响应。

该函数接受以下参数：
- schema_validation（可选）：是否进行模式验证，默认为True。
- kwargs：请求数据参数。

该函数返回一个字典格式的响应，该响应是从AI服务调用中获取的。

该函数可能会引发以下异常：
- Exception：处理请求时发生错误。
- NotImplementedError：接收到的请求类型尚未实现。

该函数在以下文件中被调用：
- XAgent/agent/base_agent.py：在generate函数中调用了chatcompletion函数。
- XAgent/ai_functions/function_manager.py：在execute函数中调用了chatcompletion函数。
- XAgent/ai_functions/request/obj_generator.py：在dynamic_json_fixes函数中调用了chatcompletion函数。

**generate函数**：generate函数用于从AI模型生成响应，使用给定的消息、参数、函数和函数调用。

该函数接受以下参数：
- messages：与AI模型交互的消息列表。
- arguments（可选）：包含用于AI模型响应的参数的字典。
- functions（可选）：表示用于AI模型响应的函数的字典列表。
- function_call（可选）：表示用于AI模型响应的函数调用的字典。
- stop（可选）：表示何时停止与AI模型的对话的字典。
- *args：可变数量的参数。
- **kwargs：任意关键字参数。

该函数返回一个包含AI模型生成的消息和使用的令牌数量的元组。

**Note**：在调用chatcompletion函数之前，generate函数会根据配置的默认请求类型和参数对函数进行预处理。然后，根据请求类型调用chatcompletion函数，并根据返回的响应进行处理和解析。

**Output Example**:
```python
message = {
    'arguments': {
        'property1': 'value1',
        'property2': 'value2'
    },
    'function_call': {
        'name': 'function_name',
        'arguments': {
            'arg1': 'value1',
            'arg2': 'value2'
        }
    }
}
tokens = 100
```


**execute函数**：execute函数通过函数名执行一个函数。

该函数接受以下参数：
- function_name：要执行的函数的名称。
- return_generation_usage（可选）：如果设置为True，则还返回函数执行的使用情况。
- function_cfg（可选）：函数的配置。如果未提供，则从加载的函数中获取。
- **kwargs：要执行的函数的参数。

该函数返回一个包含返回值和可选的函数执行使用情况的元组。

**Note**：在调用chatcompletion函数之前，execute函数会根据函数的配置和默认请求类型调用chatcompletion函数，并根据返回的响应进行处理和解析。

**Output Example**:
```python
returns = {
    'property1': 'value1',
    'property2': 'value2'
}
usage = 100
```


**dynamic_json_fixes函数**：dynamic_json_fixes函数尝试修复无效的JSON并根据函数模式对其进行验证。

该函数接受以下参数：
- broken_json：无效的输入JSON数据。
- function_schema：要根据其验证JSON数据的模式。
- messages（可选）：与JSON验证错误相关的其他消息。
- error_message（可选）：与JSON验证错误相关的错误消息。

该函数返回一个字典格式的响应，该响应是从AI服务调用中获取的。

**Note**：如果模式验证失败，dynamic_json_fixes函数会尝试修复无效的JSON，并根据修复后的JSON再次调用chatcompletion函数。

**Output Example**:
```python
response = {
    'property1': 'value1',
    'property2': 'value2'
}
```
## FunctionDef _get_chatcompletion_request_func
**_get_chatcompletion_request_func函数**：该函数的功能是根据特定的请求类型检索并返回聊天完成函数。

该函数接受一个参数request_type，表示生成请求的服务类型。函数首先检查request_type是否在chatcompletion_request_funcs字典中，如果不在，则通过importlib动态导入对应的模块，并获取该模块中的chatcompletion_request函数。然后将获取到的函数对象存储在chatcompletion_request_funcs字典中，以便下次使用。最后，函数返回指定请求类型的聊天完成函数。

**注意**：使用该代码时需要注意以下几点：
- request_type参数必须是已实现的请求类型，否则会抛出NotImplementedError异常。
- chatcompletion_request_funcs字典用于存储不同请求类型对应的聊天完成函数，可以在多次调用中复用。

**输出示例**：假设request_type为'openai'，则返回一个用于处理openai请求的函数对象。
## FunctionDef dynamic_json_fixes
**dynamic_json_fixes函数**：该函数的功能是尝试修复无效的JSON并根据函数模式对其进行验证。

该函数接受以下参数：
- `broken_json`：无效的输入JSON数据。
- `function_schema`：用于验证JSON数据的模式。
- `messages`（可选）：与JSON验证错误相关的附加消息列表。
- `error_message`（可选）：与JSON验证错误相关的错误消息。

该函数的返回值是从AI服务调用中检索到的字典格式的响应。

该函数首先使用日志记录器记录模式验证失败的函数调用名称，并尝试修复它。然后，它创建一个修复请求的关键字参数字典，并根据需要修改其中的消息列表。如果最后一条消息是系统消息且内容包含"Your last function call result in error"，则将其从消息列表中删除。接下来，将修复请求的关键字参数设置为修复后的消息列表、函数模式和函数调用。最后，调用`chatcompletion`函数，将`schema_validation`参数设置为False，并传递修复请求的关键字参数。函数将返回从AI服务调用中检索到的响应。

**注意**：在使用该函数时需要注意以下几点：
- 需要仔细检查无效的JSON字符串并修复其中的错误或添加缺失的值。
- 确保修复后的函数调用不包含与修复任务相关的信息。
- 修复后的函数调用需要符合函数模式的验证要求。

**输出示例**：返回从AI服务调用中检索到的字典格式的响应。
## FunctionDef load_args_with_schema_validation
**load_args_with_schema_validation函数**：该函数的功能是验证参数与函数模式的匹配性。

该函数接受以下参数：
- function_schema（dict）：要对参数进行验证的模式。
- args（str）：要验证的参数数据。
- messages（list，可选）：与参数验证错误相关的附加消息。
- return_response（bool，可选）：是否返回响应以及参数。
- response：如果return_response为True，则返回的响应数据。

该函数的返回值为：
- 经过模式验证后的参数数据。
- 如果return_response设置为True，则还会返回响应数据。

该函数可能会引发以下异常：
- Exception：在验证参数时发生错误。

**load_args_with_schema_validation函数的详细分析**：
该函数首先将参数数据加载到arguments变量中。然后定义了一个内部函数validate()，用于验证参数数据是否与函数模式匹配。在validate()函数中，首先判断arguments是否为字符串类型，如果是，则将其转换为空字典或使用json5.loads()方法将其转换为字典类型。然后使用jsonschema.validate()方法对参数数据进行验证，其中instance参数为arguments，schema参数为function_schema['parameters']。

接下来，使用try-except语句块来捕获验证过程中可能发生的异常。如果捕获到异常，则判断arguments是否为字符串类型，如果不是，则使用json5.dumps()方法将其转换为字符串类型。然后调用self.dynamic_json_fixes()方法修复json字符串，并将修复后的参数数据赋值给arguments。最后再次调用validate()方法进行验证。

如果return_response为True，则返回arguments和response两个值；否则，只返回arguments。

**注意**：在使用该函数时需要注意以下几点：
- function_schema参数必须是一个字典类型，包含了要验证的参数模式。
- args参数必须是一个字符串类型，包含了要验证的参数数据。
- messages参数是一个可选参数，用于提供与参数验证错误相关的附加消息。
- return_response参数是一个可选参数，用于控制是否返回响应数据。
- response参数是一个可选参数，用于提供响应数据。

**输出示例**：假设参数数据经过模式验证后的结果为arguments，响应数据为response，则函数的返回值可能如下所示：
```
arguments = {...}
response = {...}
```
### FunctionDef validate
**validate函数**：该函数的功能是对参数进行验证。

该函数接受两个参数：function_schema和arguments。其中，function_schema是用于验证参数的模式，arguments是待验证的参数数据。如果arguments是一个字符串类型，则将其解析为字典类型。然后，使用jsonschema库对arguments和function_schema['parameters']进行验证。

在函数内部，定义了一个名为validate的内部函数。该函数使用了nonlocal关键字，使得函数内部可以访问外部函数的局部变量function_schema和arguments。在validate函数中，首先判断arguments是否为字符串类型，如果是，则将其解析为字典类型。然后，使用jsonschema库对arguments和function_schema['parameters']进行验证。

在load_args_with_schema_validation函数中，首先将args赋值给arguments。然后，尝试调用validate函数进行参数验证。如果验证失败，则捕获异常，并将arguments转换为字符串类型。接着，调用self.dynamic_json_fixes函数对arguments进行修复，并获取修复后的arguments。最后，再次调用validate函数进行参数验证。

如果return_response参数为True，则返回验证后的arguments和response。否则，只返回验证后的arguments。

**注意**：在使用该函数时，需要注意以下几点：
- function_schema参数必须是一个字典类型，用于指定参数的验证模式。
- args参数可以是一个字符串类型或字典类型。如果是字符串类型，则会被解析为字典类型进行验证。
- 如果参数验证失败，会抛出异常，并尝试修复参数数据。
- 如果return_response参数为True，则会返回验证后的参数数据和response数据。否则，只返回验证后的参数数据。
## FunctionDef function_call_refine
**function_call_refine函数**：该函数的功能是验证和完善函数调用的响应。

该函数接收两个参数：
- req_kwargs：请求数据参数。
- response：从服务调用中接收到的响应。

该函数的返回值是经过完善和验证的响应。

该函数可能会抛出FunctionCallSchemaError异常，该异常表示在函数调用的模式验证过程中发生了错误。

在函数的实现中，首先检查响应中是否存在函数调用。如果不存在，则抛出FunctionCallSchemaError异常。

接下来，函数会根据函数调用的名称在req_kwargs['functions']中查找相应的函数模式。如果找到了对应的函数模式，则将其赋值给function_schema变量；否则，将function_schema设置为None。

如果function_schema为None，则表示在提供的函数列表中找不到函数调用的名称。此时，函数会检查req_kwargs['messages']中是否包含函数调用的名称，如果包含，则说明是一个没有推理的工具调用，函数会进行临时修复，并返回修复后的响应。

如果function_schema不为None，则调用load_args_with_schema_validation函数对函数调用的参数进行加载和模式验证，并返回验证后的参数和响应。

最后，函数返回经过完善和验证后的响应。

**注意**：使用该代码时需要注意以下几点：
- 确保响应中包含函数调用。
- 确保提供的函数列表中包含函数调用的名称。

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。

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