Erro de validação Pydantic / LCEL ao concatenar cadeias com JsonOutputParser

Olá, Alef. Como vai?

Esse erro TypeError: BaseModel.__init__() takes 1 positional argument but 2 were given é clássico e acontece por conta de uma sutil incompatibilidade na forma como o LangChain tenta instanciar os objetos do Pydantic por debaixo dos panos ao fazer o fluxo de dados na LCEL (LangChain Expression Language).

Vamos entender o que está acontecendo e como corrigir isso de maneira simples!

O motivo do erro

Quando você concatena cadeias usando o operador pipe (|) na LCEL, o resultado da cadeia_1 serve como a entrada obrigatória para a cadeia_2.

O seu parseador_destino (ao final da cadeia_1) devolve um dicionário Python estruturado (com as chaves cidade e motivo). Na sequência, a cadeia_2 tenta iniciar recebendo esse dicionário.

O problema principal está no seu prompt_restaurantes. O template dele espera apenas a variável {cidade}:

template = "Sugira populares entre locais em {cidade}."

Como a cadeia_1 entregou um dicionário contendo duas chaves (cidade e motivo), o LangChain se confunde ao tentar repassar todo esse bloco para o próximo passo. O parser tenta injetar o dicionário bruto ou remapeá-lo diretamente, gerando o conflito de argumentos posicionais no construtor do Pydantic (BaseModel).

Como Solucionar

Para resolver isso, você precisa garantir que a cadeia_2 receba apenas a chave cidade gerada pela cadeia_1. Podemos fazer isso de forma muito elegante na LCEL utilizando um dicionário mapeador ou uma função lambda para filtrar a entrada da segunda cadeia.

Veja o ajuste necessário nas definições das suas cadeias:

# Mantenha as definições isoladas das cadeias menores
cadeia_1 = prompt_cidade | modelo | parseador_destino
cadeia_2 = prompt_restaurantes | modelo | parseador_restaurantes

# Aqui está o segredo: filtramos a saída da cadeia_1 para que a cadeia_2 receba apenas o que precisa
cadeia_combinada = cadeia_1 | (lambda x: {"cidade": x["cidade"]}) | cadeia_2

# Para a cadeia_3, fazemos o mesmo mapeamento antes de entregar o valor
cadeia_final = cadeia_combinada | (lambda x: {"cidade": x["cidade"]}) | cadeia_3

# Execução final usando o novo encadeamento correto
resposta = cadeia_final.invoke(
    {
        "interesse": "praias"
    }
)
print(resposta)

O que mudou?

Ao aplicar a expressão (lambda x: {"cidade": x["cidade"]}) no meio do caminho, você intercepta o dicionário completo gerado pelo JsonOutputParser anterior e extrai estritamente o texto contido na chave "cidade".

Dessa forma, o prompt_restaurantes (e posteriormente o prompt_cultural) receberá exatamente a estrutura de dicionário contendo apenas o parâmetro esperado pelo template, eliminando o erro de inicialização do Pydantic.

Faça essa alteração no mapeamento do encadeamento e execute novamente com o set_debug(True) ativo para acompanhar o fluxo das variáveis limpas passando de uma cadeia para a outra!

Espero que possa ter lhe ajudado!

Entendi, mas percebi que a solução retirou a declaração da variável cadeia_3 o que acaba ocasionando no erro abaixo:

& "c:\Users\Alef Farias\Documents\docs\python_codes\langchain_course\langchain\Scripts\python.exe" "c:/Users/Alef Farias/Documents/docs/python_codes/langchain_course/main.py"
Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\Alef Farias\Documents\docs\python_codes\langchain_course\main.py", line 60, in <module>
    cadeia_final = cadeia_combinada | (lambda x: {"cidade": x["cidade"]}) | cadeia_3
                                                                            ^^^^^^^^
NameError: name 'cadeia_3' is not defined. Did you mean: 'cadeia_1'?

A solução q eu apliquei foi declarar a cadeia_3:

#definir as cadeias isoladas (A cadeia_3 precisa voltar pro codigo)
cadeia_1 = prompt_cidade | modelo | parseador_destino
cadeia_2 = prompt_restaurantes | modelo | parseador_restaurantes
cadeia_3 = prompt_cultural | modelo | StrOutputParser() # Estava faltando essa linha

#filtramos a saída da cadeia_1 para que a cadeia_2 receba apenas o que precisa
cadeia_combinada = cadeia_1 | (lambda x: {"cidade": x["cidade"]}) | cadeia_2

#fazemos o mapeamento antes de entregar o valor final
cadeia_final = cadeia_combinada | (lambda x: {"cidade": x["cidade"]}) | cadeia_3

resposta = cadeia_final.invoke(
    {
        "interesse": "praias"
    }
)
print(resposta)

Fazendo esse ajuste o codigo vai descobrir a cidade, achar os restaurantes e terminar mostrando o texto com as atividades que o StrOutputPaser da cadeia_3 processa.