ChatMessageRequest 类

请求将聊天历史记录发送到 MCP 平台的有效负载。

此模型表示发送到 MCP 平台聊天历史记录终结点进行威胁防护分析的完整请求正文。 它包括当前对话上下文和历史消息。

模型使用字段别名根据 MCP 平台 API 的要求序列化为 camelCase JSON 格式。

构造函数

pydantic model ChatMessageRequest

仅限关键字的参数

名称	说明
conversationId 必需
messageId 必需
userMessage 必需
chatHistory 必需

示例

>>> from microsoft_agents_a365.tooling.models import ChatHistoryMessage
>>> request = ChatMessageRequest(
...     conversation_id="conv-123",
...     message_id="msg-456",
...     user_message="What is the weather today?",
...     chat_history=[
...         ChatHistoryMessage(role="user", content="Hello"),
...         ChatHistoryMessage(role="assistant", content="Hi there!"),
...     ]
... )
>>> # Serialize to camelCase JSON
>>> json_dict = request.model_dump(by_alias=True)
>>> print(json_dict["conversationId"])
'conv-123'

方法

__init__	通过分析和验证关键字参数中的输入数据来创建新模型。 引发 [ValidationError][pydantic_core。如果无法验证输入数据以形成有效的模型，则 ValidationError]。 self 是显式位置仅允许 自己 作为字段名称。
__new__
construct
copy	返回模型的副本。 !!! 警告“已弃用”此方法现已弃用;请改用 model_copy 。 如果需要 包括 或 排除，请使用： 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)
dict
from_orm
json
model_construct	使用已验证的数据创建 Model 类的新实例。 从受信任的或预先验证的数据创建一个新的模型设置 听写 和 pydantic_fields_set 。 遵循默认值，但不会执行其他验证。 !!! 请注意 ，model_construct（） 通常遵循提供的模型的 model_config.extra 设置。 也就是说，如果 model_config.extra == “allow”，则将所有额外的传递值添加到模型实例的 听写 和 pydantic_extra 字段。 如果 model_config.extra == 'ignore' （默认值），则忽略所有额外的传递值。 由于对 model_construct（） 的调用不执行验证，因此如果传递了额外的值，则 model_config.extra == 'forbid' 不会产生错误，但将被忽略。
model_copy	!!! 抽象的“使用情况文档” model_copy 返回模型的副本。 !!! 请注意基础实例的 [dict][object。复制 dict] 属性。 如果在模型字段中存储任何内容（例如[缓存属性][functools.cached_property]的值），则可能会产生意外的副作用。
model_dump	!!! 抽象的“使用情况文档” model_dump 生成模型的字典表示形式，可以选择指定要包含或排除的字段。
model_dump_json	!!! 抽象的“使用情况文档” model_dump_json 使用 Pydantic 的 to_json 方法生成模型的 JSON 表示形式。
model_json_schema	为模型类生成 JSON 架构。
model_parametrized_name	计算泛型类参数化的类名。 可以重写此方法以实现泛型 BaseModel 的自定义命名方案。
model_post_init	重写此方法以在 初始化 和 model_construct后执行其他初始化。 如果要进行一些需要初始化整个模型的验证，这非常有用。
model_rebuild	尝试为模型重新生成 pydantic-core 架构。 如果其中一个批注是 ForwardRef，在最初尝试生成架构时无法解析，并且自动重新生成失败，则可能是必需的。
model_validate	验证 pydantic 模型实例。
model_validate_json	!!! 抽象的“使用情况文档” JSON 分析 根据 Pydantic 模型验证给定的 JSON 数据。
model_validate_strings	使用针对 Pydantic 模型的字符串数据验证给定对象。
not_empty	验证字符串字段是否不为空或仅空格。
parse_file
parse_obj
parse_raw
schema
schema_json
update_forward_refs
validate

__init__

通过分析和验证关键字参数中的输入数据来创建新模型。

引发 [ValidationError][pydantic_core。如果无法验证输入数据以形成有效的模型，则 ValidationError]。

self 是显式位置仅允许 自己 作为字段名称。

__init__(**data: Any) -> None

参数

名称	说明
data 必需	Any

返回

类型	说明
None

__new__

__new__(**kwargs)

construct

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

参数

名称	说明
_fields_set	set[str] | None 默认值: None
values 必需	Any

返回

类型	说明
Self

copy

返回模型的副本。

!!! 警告“已弃用”此方法现已弃用;请改用 model_copy 。

如果需要 包括 或 排除，请使用：

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

参数

名称	说明
include 必需	<xref:AbstractSetIntStr> | <xref:MappingIntStrAny> | None 可选设置或映射，指定要包含在复制模型中的字段。
exclude 必需	<xref:AbstractSetIntStr> | <xref:MappingIntStrAny> | None 可选设置或映射，指定要在复制的模型中排除的字段。
update 必需	Dict[str, Any] | None 可选字段值对字典，用于替代复制模型中的字段值。
deep 必需	bool 如果为 True，则为 Pydantic 模型的字段值将进行深层复制。

仅限关键字的参数

名称	说明
include	默认值: None
exclude	默认值: None
update	默认值: None
deep	默认值: False

返回

类型	说明
Self	包含、排除和更新字段的模型副本，如指定。

dict

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]

参数

名称	说明
include 必需	set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | None
exclude 必需	set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | None
by_alias 必需	bool
exclude_unset 必需	bool
exclude_defaults 必需	bool
exclude_none 必需	bool

仅限关键字的参数

名称	说明
include	默认值: None
exclude	默认值: None
by_alias	默认值: False
exclude_unset	默认值: False
exclude_defaults	默认值: False
exclude_none	默认值: False

返回

类型	说明
Dict[str, Any]

from_orm

from_orm(obj: Any) -> Self

参数

名称	说明
obj 必需	Any

返回

类型	说明
Self

json

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

参数

名称	说明
include 必需	set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | None
exclude 必需	set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | None
by_alias 必需	bool
exclude_unset 必需	bool
exclude_defaults 必需	bool
exclude_none 必需	bool
encoder 必需	Callable[[Any], Any] | None
models_as_dict 必需	bool
dumps_kwargs 必需	Any

仅限关键字的参数

名称	说明
include	默认值: None
exclude	默认值: None
by_alias	默认值: False
exclude_unset	默认值: False
exclude_defaults	默认值: False
exclude_none	默认值: False
encoder	默认值: PydanticUndefined
models_as_dict	默认值: PydanticUndefined

返回

类型	说明
str

model_construct

使用已验证的数据创建 Model 类的新实例。

从受信任的或预先验证的数据创建一个新的模型设置 听写 和 pydantic_fields_set 。 遵循默认值，但不会执行其他验证。

!!! 请注意 ，model_construct（） 通常遵循提供的模型的 model_config.extra 设置。 也就是说，如果 model_config.extra == “allow”，则将所有额外的传递值添加到模型实例的 听写 和 pydantic_extra 字段。 如果 model_config.extra == 'ignore' （默认值），则忽略所有额外的传递值。 由于对 model_construct（） 的调用不执行验证，因此如果传递了额外的值，则 model_config.extra == 'forbid' 不会产生错误，但将被忽略。

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

参数

名称	说明
_fields_set	set[str] | None 在实例化期间最初显式设置的一组字段名称。 如果提供，则直接用于 [model_fields_set][pydantic。BaseModel.model_fields_set] 属性。 否则，将使用 值 参数中的字段名称。 默认值: None
values 必需	Any 受信任的或预先验证的数据字典。

返回

类型	说明
Self	具有已验证数据的 Model 类的新实例。

model_copy

!!! 抽象的“使用情况文档” model_copy

返回模型的副本。

!!! 请注意基础实例的 [dict][object。复制 dict] 属性。 如果在模型字段中存储任何内容（例如[缓存属性][functools.cached_property]的值），则可能会产生意外的副作用。

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

参数

名称	说明
update 必需	Mapping[str, Any] | None 要更改/添加新模型中的值。 注意：创建新模型之前不会验证数据。 应信任此数据。
deep 必需	bool 设置为 True 以创建模型的深层副本。

仅限关键字的参数

名称	说明
update	默认值: None
deep	默认值: False

返回

类型	说明
Self	新的模型实例。

model_dump

!!! 抽象的“使用情况文档” model_dump

生成模型的字典表示形式，可以选择指定要包含或排除的字段。

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]

参数

名称	说明
mode 必需	Literal['json', 'python'] | str 运行to_python的模式。 如果模式为“json”，则输出将仅包含 JSON 可序列化类型。 如果模式为“python”，则输出可能包含不可 JSON 序列化的 Python 对象。
include 必需	set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | None 要包含在输出中的一组字段。
exclude 必需	set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | None 要从输出中排除的一组字段。
context 必需	Any | None 要传递给序列化程序的其他上下文。
by_alias 必需	bool | None 如果已定义，是否在字典键中使用字段的别名。
exclude_unset 必需	bool 是否排除尚未显式设置的字段。
exclude_defaults 必需	bool 是否排除设置为其默认值的字段。
exclude_none 必需	bool 是否排除值为 None 的字段。
exclude_computed_fields 必需	bool 是否排除计算字段。 虽然这可用于往返，但通常建议改用专用 round_trip 参数。
round_trip 必需	bool 如果为 True，则转储的值应作为非幂等类型的输入有效，例如 Json[T]。
warnings 必需	bool | Literal['none', 'warn', 'error'] 如何处理序列化错误。 False/“none”忽略它们，True/“warn”日志错误，“error”将引发 [PydanticSerializationError][pydantic_core。PydanticSerializationError]。
fallback 必需	Callable[[Any], Any] | None 遇到未知值时要调用的函数。 如果未提供，则为 [PydanticSerializationError][pydantic_core。引发 PydanticSerializationError] 错误。
serialize_as_any 必需	bool 是否使用鸭子键入序列化行为序列化字段。
polymorphic_serialization 必需	bool | None 是否为此调用使用模型和数据类多态序列化。

仅限关键字的参数

名称	说明
mode	默认值: 'python'
include	默认值: None
exclude	默认值: None
context	默认值: None
by_alias	默认值: None
exclude_unset	默认值: False
exclude_defaults	默认值: False
exclude_none	默认值: False
exclude_computed_fields	默认值: False
round_trip	默认值: False
warnings	默认值: True
fallback	默认值: None
serialize_as_any	默认值: False
polymorphic_serialization	默认值: None

返回

类型	说明
dict[str, Any]	模型的字典表示形式。

model_dump_json

!!! 抽象的“使用情况文档” model_dump_json

使用 Pydantic 的 to_json 方法生成模型的 JSON 表示形式。

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

参数

名称	说明
indent 必需	int | None 要在 JSON 输出中使用的缩进。 如果传递 None，输出将压缩。
ensure_ascii 必需	bool 如果 为 True，则保证输出将转义所有传入的非 ASCII 字符。 如果 为 False （默认值），这些字符将输出 as-is。
include 必需	set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | None 要包含在 JSON 输出中的 Field（s）。
exclude 必需	set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, <xref:IncEx> | bool] | Mapping[str, <xref:IncEx> | bool] | bool] | None 要从 JSON 输出中排除的字段（s）。
context 必需	Any | None 要传递给序列化程序的其他上下文。
by_alias 必需	bool | None 是否使用字段别名进行序列化。
exclude_unset 必需	bool 是否排除尚未显式设置的字段。
exclude_defaults 必需	bool 是否排除设置为其默认值的字段。
exclude_none 必需	bool 是否排除值为 None 的字段。
exclude_computed_fields 必需	bool 是否排除计算字段。 虽然这可用于往返，但通常建议改用专用 round_trip 参数。
round_trip 必需	bool 如果为 True，则转储的值应作为非幂等类型的输入有效，例如 Json[T]。
warnings 必需	bool | Literal['none', 'warn', 'error'] 如何处理序列化错误。 False/“none”忽略它们，True/“warn”日志错误，“error”将引发 [PydanticSerializationError][pydantic_core。PydanticSerializationError]。
fallback 必需	Callable[[Any], Any] | None 遇到未知值时要调用的函数。 如果未提供，则为 [PydanticSerializationError][pydantic_core。引发 PydanticSerializationError] 错误。
serialize_as_any 必需	bool 是否使用鸭子键入序列化行为序列化字段。
polymorphic_serialization 必需	bool | None 是否为此调用使用模型和数据类多态序列化。

仅限关键字的参数

名称	说明
indent	默认值: None
ensure_ascii	默认值: False
include	默认值: None
exclude	默认值: None
context	默认值: None
by_alias	默认值: None
exclude_unset	默认值: False
exclude_defaults	默认值: False
exclude_none	默认值: False
exclude_computed_fields	默认值: False
round_trip	默认值: False
warnings	默认值: True
fallback	默认值: None
serialize_as_any	默认值: False
polymorphic_serialization	默认值: None

返回

类型	说明
str	模型的 JSON 字符串表示形式。

model_json_schema

为模型类生成 JSON 架构。

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]

参数

名称	说明
by_alias	bool 是否使用属性别名。 默认值: True
ref_template	str 引用模板。 默认值: DEFAULT_REF_TEMPLATE
union_format 必需	Literal['any_of', 'primitive_type_array'] 将架构从联合组合在一起时要使用的格式。 可以是以下选项之一： “any_of”：使用 anyOf 用于组合架构的关键字（默认值）。 “primitive_type_array”：使用 type 关键字作为字符串数组，其中包含每种类型的组合。 如果任一架构不是基元类型（字符串、 布尔值、 null、 整数 或 数字）或包含约束/元数据，则回退到 any_of。
schema_generator	type[<xref:pydantic.json_schema.GenerateJsonSchema>] 若要重写用于生成 JSON 架构的逻辑，请使用所需的修改作为 GenerateJsonSchema 的子类 默认值: GenerateJsonSchema
mode	Literal['validation', 'serialization'] 要在其中生成架构的模式。 默认值: 'validation'

仅限关键字的参数

名称	说明
union_format	默认值: 'any_of'

返回

类型	说明
dict[str, Any]	给定模型类的 JSON 架构。

model_parametrized_name

计算泛型类参数化的类名。

可以重写此方法以实现泛型 BaseModel 的自定义命名方案。

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

参数

名称	说明
params 必需	tuple[type[Any], ...] 类类型的元组。 给定具有 2 个类型变量的泛型类 模型 和具体模型 Model[str， int]，值 （str， int） 将传递给 参数。

返回

类型	说明
str	表示参数作为类型变量传递给 cls 的新类的字符串。

例外

类型	说明
TypeError	尝试为非泛型模型生成具体名称时引发。

model_post_init

重写此方法以在 初始化 和 model_construct后执行其他初始化。 如果要进行一些需要初始化整个模型的验证，这非常有用。

model_post_init(context: Any, /) -> None

仅限位置的参数

名称	说明
context 必需

参数

名称	说明
context 必需	Any

返回

类型	说明
None

model_rebuild

尝试为模型重新生成 pydantic-core 架构。

如果其中一个批注是 ForwardRef，在最初尝试生成架构时无法解析，并且自动重新生成失败，则可能是必需的。

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

参数

名称	说明
force 必需	bool 是否强制重新生成模型架构，默认为 False。
raise_errors 必需	bool 是否引发错误，默认值为 True。
_parent_namespace_depth 必需	int 父命名空间的深度级别默认为 2。
_types_namespace 必需	<xref:MappingNamespace> | None 类型命名空间默认为 None。

仅限关键字的参数

名称	说明
force	默认值: False
raise_errors	默认值: True
_parent_namespace_depth	默认值: 2
_types_namespace	默认值: None

返回

类型	说明
bool | None	如果架构已“完成”且不需要重新生成，则返回 None 。 如果需要 重新生成 ，则如果重新生成成功，则返回 True ，否则返回 False。

model_validate

验证 pydantic 模型实例。

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

参数

名称	说明
obj 必需	Any 要验证的对象。
strict 必需	bool | None 是否严格强制实施类型。
extra 必需	Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None 无论是在模型验证期间忽略、允许还是禁止额外数据。 请参阅 [额外 配置值][pydantic。ConfigDict.extra] 了解详细信息。
from_attributes 必需	bool | None 是否从对象属性中提取数据。
context 必需	Any | None 要传递给验证程序的其他上下文。
by_alias 必需	bool | None 是否在针对提供的输入数据进行验证时使用字段的别名。
by_name 必需	bool | None 在针对提供的输入数据进行验证时，是否使用字段的名称。

仅限关键字的参数

名称	说明
strict	默认值: None
extra	默认值: None
from_attributes	默认值: None
context	默认值: None
by_alias	默认值: None
by_name	默认值: None

返回

类型	说明
Self	已验证的模型实例。

例外

类型	说明
ValidationError	如果无法验证对象。

model_validate_json

!!! 抽象的“使用情况文档” JSON 分析

根据 Pydantic 模型验证给定的 JSON 数据。

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

参数

名称	说明
json_data 必需	str | bytes | bytearray 要验证的 JSON 数据。
strict 必需	bool | None 是否严格强制实施类型。
extra 必需	Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None 无论是在模型验证期间忽略、允许还是禁止额外数据。 请参阅 [额外 配置值][pydantic。ConfigDict.extra] 了解详细信息。
context 必需	Any | None 要传递给验证程序的额外变量。
by_alias 必需	bool | None 是否在针对提供的输入数据进行验证时使用字段的别名。
by_name 必需	bool | None 在针对提供的输入数据进行验证时，是否使用字段的名称。

仅限关键字的参数

名称	说明
strict	默认值: None
extra	默认值: None
context	默认值: None
by_alias	默认值: None
by_name	默认值: None

返回

类型	说明
Self	已验证的 Pydantic 模型。

例外

类型	说明
ValidationError	如果 json_data 不是 JSON 字符串，或者无法验证对象。

model_validate_strings

使用针对 Pydantic 模型的字符串数据验证给定对象。

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

参数

名称	说明
obj 必需	Any 包含要验证的字符串数据的对象。
strict 必需	bool | None 是否严格强制实施类型。
extra 必需	Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None 无论是在模型验证期间忽略、允许还是禁止额外数据。 请参阅 [额外 配置值][pydantic。ConfigDict.extra] 了解详细信息。
context 必需	Any | None 要传递给验证程序的额外变量。
by_alias 必需	bool | None 是否在针对提供的输入数据进行验证时使用字段的别名。
by_name 必需	bool | None 在针对提供的输入数据进行验证时，是否使用字段的名称。

仅限关键字的参数

名称	说明
strict	默认值: None
extra	默认值: None
context	默认值: None
by_alias	默认值: None
by_name	默认值: None

返回

类型	说明
Self	已验证的 Pydantic 模型。

not_empty

验证字符串字段是否不为空或仅空格。

validator not_empty  »  message_id, conversation_id, user_message

参数

名称	说明
v 必需	str

返回

类型	说明
str

parse_file

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

参数

名称	说明
path 必需	str | <xref:Path>
content_type 必需	str | None
encoding 必需	str
proto 必需	<xref:DeprecatedParseProtocol> | None
allow_pickle 必需	bool

仅限关键字的参数

名称	说明
content_type	默认值: None
encoding	默认值: 'utf8'
proto	默认值: None
allow_pickle	默认值: False

返回

类型	说明
Self

parse_obj

parse_obj(obj: Any) -> Self

参数

名称	说明
obj 必需	Any

返回

类型	说明
Self

parse_raw

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

参数

名称	说明
b 必需	str | bytes
content_type 必需	str | None
encoding 必需	str
proto 必需	<xref:DeprecatedParseProtocol> | None
allow_pickle 必需	bool

仅限关键字的参数

名称	说明
content_type	默认值: None
encoding	默认值: 'utf8'
proto	默认值: None
allow_pickle	默认值: False

返回

类型	说明
Self

schema

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

参数

名称	说明
by_alias	bool 默认值: True
ref_template	str 默认值: DEFAULT_REF_TEMPLATE

返回

类型	说明
Dict[str, Any]

schema_json

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

参数

名称	说明
by_alias 必需	bool
ref_template 必需	str
dumps_kwargs 必需	Any

仅限关键字的参数

名称	说明
by_alias	默认值: True
ref_template	默认值: DEFAULT_REF_TEMPLATE

返回

类型	说明
str

update_forward_refs

update_forward_refs(**localns: Any) -> None

参数

名称	说明
localns 必需	Any

返回

类型	说明
None

validate

validate(value: Any) -> Self

参数

名称	说明
value 必需	Any

返回

类型	说明
Self

属性

model_extra

获取在验证期间设置的额外字段。

返回

类型	说明
	额外字段的字典;如果未将 config.extra 设置为“allow”，则为 None。

model_fields_set

返回在此模型实例上显式设置的字段集。

返回

类型	说明
	一组字符串，表示已设置的字段，即未从默认值填充的字段。

conversation_id

对话的唯一标识符。

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

message_id

当前消息的唯一标识符。

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

user_message

正在处理的当前用户消息。

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

chat_history

对话中上一条消息的列表。

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