使用Pydantic schema作为@tool的args_schema时触发ValidationError问题

问题描述 #

按照DeepLearning.AI课程指导，尝试将Pydantic Schema作为@tool装饰器的args_schema参数值时，出现以下错误：

错误信息：

ValidationError: 1 validation error for StructuredTool
args_schema subclass of BaseModel expected (type=type_error.subclass; expected_class=BaseModel)

原代码：

from pydantic import BaseModel, Field

class SearchInput(BaseModel):
    query: str = Field(description="Thing to search for")

@tool(args_schema=SearchInput)
def search(query: str) -> str:
    """Searches for weather online"""
    return "21c"

解决方法 #

问题根源在于LangChain的StructuredTool对args_schema要求使用其内部兼容的Pydantic v1 BaseModel，而非直接使用pydantic库（可能是v2版本）的BaseModel。只需替换BaseModel和Field的导入源即可解决：

修正后的代码：

from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain.tools import tool  # 确保导入正确的tool装饰器

class SearchInput(BaseModel):
    query: str = Field(description="要搜索的内容")

@tool(args_schema=SearchInput)
def search(query: str) -> str:
    """在线搜索天气信息"""
    return "21℃"

补充说明 #

如果项目依赖Pydantic v2，同时需要使用LangChain的工具装饰器，必须使用langchain.pydantic_v1中的BaseModel类，避免因版本不兼容导致的继承校验失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eduardo Hilário