报错 | pydantic.v1.error_wrappers.ValidationError ... subclass of BaseModel expected

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01 问题情景

最近在做Langchain的开发，可能是因为我更新了依赖库的版本，在执行下面这部分代码的时候出现了该异常：

# 出现该异常的代码(仅保留核心逻辑)
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from pydantic import BaseModel


class Data(BaseModel):
	...

def my_func(...):
	...
	# 创建了一个输出解析器 此行是报错的位置
    parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Data)
    ...

02 分析问题

报错的内容是：

...
pydantic.v1.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for PydanticOutputParser
pydantic_object
subclass of BaseModel expected (type=type_error.subclass; expected_class=BaseModel)

该信息提示，预期传入的是BaseModel类的子类，说我没有传对类型。
可是我传递的Data分明是继承了BaseModel类的子类，不应该呀。

03 阅读源码

于是我开始去源码中寻找答案：

# 源码节选
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

class PydanticOutputParser(JsonOutputParser):
    """Parse an output using a pydantic model."""

    pydantic_object: Type[BaseModel]
	...

从Type[BaseModel]来看，我的传递方式确实没有写错，问题出在源码中导包的部分
源码写法：from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
我的写法：from pydantic import BaseModel

恍然大悟！

原来是版本不兼容惹得祸，为了证实这一点，我在命令行使用pip list命令查看pydantic的版本，发现版本是2.x.x，而源码中导入的是1.x.x，版本是不兼容的！

04 解决方案

4.1 方案1 - 指定版本安装

这也是网上很多人给出的解决方案，即在requirements.txt中指定pydantic==1.10.3。
但我并不太推荐，因为我的项目其他地方也用到了pydantic，那边依赖的是2.x的版本，这一换就全换了。
而且使用老旧的版本心里总觉得有点不舒服。

4.2 （通用）方案2 - 指定v1版本

在不替换原有的2.x版本的情况下 ，pydantic为我们提供了兼容的选项，只需要在我们自己的项目中采用如下方式导包即可：

# 原来的导包方式
from pydantic import BaseModel

# 改成下面这种导包方式
from pydantic.v1 import BaseModel

4.3 （推荐）方案3 - 参考源码

在我的项目中，完全可以看源码中的导包方式，我只需要复制粘贴就可以了，这种方式最为稳妥。

# 将我的导包方式改成和源码一致
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

（完）