Google Generative AI Python SDK 中函数调用功能的使用注意事项
2025-07-03 09:46:21作者:傅爽业Veleda
在使用 Google Generative AI Python SDK 时,开发者可能会遇到函数调用功能无法正常工作的问题。本文将从技术角度分析该问题的成因及解决方案,帮助开发者更好地理解和使用这一功能。
问题现象
当开发者按照官方示例代码尝试使用函数调用功能时,可能会遇到以下错误提示:
AttributeError: type object 'add' has no attribute 'model_json_schema'
...
TypeError: Invalid input type. Expected an instance of `genai.ToolType`.
However, received an object of type: <class 'function'>.
根本原因
经过分析,这个问题通常与项目中安装的 Pydantic 版本有关。函数调用功能需要依赖 Pydantic 库来生成 JSON Schema,而不同版本的 Pydantic 在 API 设计上存在差异。
具体表现为:
- 当使用 Pydantic 1.x 版本时,函数对象缺少必要的
model_json_schema属性 - SDK 内部期望的函数类型与实际传入的 Python 函数类型不匹配
解决方案
要解决这个问题,开发者需要:
-
检查当前环境中安装的 Pydantic 版本:
pip show pydantic -
将 Pydantic 升级到兼容版本(建议 2.x 版本):
pip install --upgrade pydantic -
确保升级后版本至少为 2.10.4 或更高
技术背景
Google Generative AI Python SDK 的函数调用功能依赖于 Pydantic 的模型系统来:
- 自动生成函数的 JSON Schema 描述
- 验证函数参数的类型和格式
- 在模型和函数之间建立类型安全的桥梁
Pydantic 2.x 版本对此进行了重大改进,提供了更完善的 Schema 生成能力,这也是为什么需要使用较新版本的原因。
最佳实践
为了避免类似问题,建议开发者:
- 在项目开始时就明确依赖库的版本要求
- 使用虚拟环境管理项目依赖
- 定期更新依赖库到兼容版本
- 仔细阅读 SDK 的版本要求文档
总结
函数调用是 Generative AI Python SDK 中一个强大的功能,但正确使用需要注意依赖库的版本兼容性。通过确保使用适当版本的 Pydantic,开发者可以充分利用这一功能,构建更强大的 AI 应用。
遇到类似问题时,检查依赖版本应该是首要的排查步骤,这往往能快速解决问题并节省调试时间。
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