Ejercicio Python con Pydantic: modelo y salidas estructuradas

Descripción

Crear un modelo Pydantic y usar with_structured_output para obtener información estructurada de un producto

Crea un modelo Pydantic llamado Product que contenga los siguientes campos:

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name: nombre del producto (string)
price: precio del producto (float)
category: categoría del producto (string)
in_stock: si está disponible en stock (boolean)
description: descripción del producto (string)

Usa el tipo Field de Pydantic para añadir descripciones apropiadas a cada campo.

Después, inicializa un modelo de chat usando init_chat_model con "gpt-4.1" y proveedor "openai". Crea una versión estructurada de este modelo usando el método with_structured_output() pasándole tu clase Product.

Finalmente, invoca el modelo estructurado con un mensaje que pida información sobre un "iPhone 15" y muestra por pantalla el nombre y precio del producto obtenido.

Importa las librerías necesarias: BaseModel y Field de pydantic, init_chat_model de langchain.chat_models, y HumanMessage de langchain_core.messages.

Solución al ejercicio

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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