要解决 pydantic.v1.error_wrappers.ValidationError 与 7 个验证错误相关的 QueryEndEvent 问题，请确保 query 和 response 字段分别用 QueryType 和 RESPONSE_TYPE 的示例正确填充。此外，在将向量搜索查询与 SQL 查询合并时，请使用 LlamaIndex 框架提供的适当查询引擎和工具。
以下是如何正确示例化和使用 QueryEndEvent 以及设置 SQL 和向量查询引擎的示例：

from llama_index.core.instrumentation.events.query import QueryEndEvent
from llama_index.core.schema import QueryType
from llama_index.core.base.response.schema import RESPONSE_TYPE
from llama_index.legacy.query_engine.sql_vector_query_engine import SQLAutoVectorQueryEngine
from llama_index.legacy.indices.struct_store.sql_query import BaseSQLTableQueryEngine
from llama_index.legacy.query_engine.retriever_query_engine import RetrieverQueryEngine
from llama_index.legacy.tools.query_engine import QueryEngineTool

# Example query and response
query_example = QueryType("SELECT * FROM table WHERE vector_search = 'example'")
response_example = RESPONSE_TYPE({"result": "some_result"})

# Setting up SQL and vector query engines
sql_query_engine = BaseSQLTableQueryEngine()  # Replace with actual initialization
vector_auto_retriever = RetrieverQueryEngine()  # Replace with actual initialization

# Creating SQLAutoVectorQueryEngine instance
sql_vector_query_engine = SQLAutoVectorQueryEngine.from_sql_and_vector_query_engines(
    sql_query_engine=sql_query_engine,
    sql_tool_name="SQL Tool",
    sql_tool_description="SQL Query Engine Tool",
    vector_auto_retriever=vector_auto_retriever,
    vector_tool_name="Vector Tool",
    vector_tool_description="Vector Query Engine Tool"
)

# Creating an instance of QueryEndEvent
try:
    event = QueryEndEvent(query=query_example, response=response_example)
    print(event)
except ValidationError as e:
    print(e.json())

确保 query_example 是 QueryType 的有效示例，而 response_example 是 RESPONSE_TYPE 的有效示例。此外，请确保 SQL 和向量查询引擎已正确初始化并与 SQLAutoVectorQueryEngine 类兼容。如果它们不兼容，您将遇到验证错误。
SQLAutoVectorQueryEngine 类通过验证 sql_query_tool.query_engine 是 BaseSQLTableQueryEngine 或 NLSQLTableQueryEngine 的示例，以及 vector_query_tool.query_engine 是具有类型为 VectorIndexAutoRetriever 的检索器的 RetrieverQueryEngine 示例来确保兼容性。请确保满足这些条件以避免验证错误。
此外，在使用向量搜索查询时，请确保正确填充 VectorSearchQueryRequest 模型。以下是如何使用 VectorSearchQueryRequest 模型的示例：

from pydantic import ValidationError
from manager_client.models.vector_search_query_request import VectorSearchQueryRequest

# Example vector search query request
vector_search_query = VectorSearchQueryRequest(
    query_string="example query",
    similarity_top_k=5
)

try:
    print(vector_search_query.to_json())
except ValidationError as e:
    print(e.json())

请确保 VectorSearchQueryRequest 中的字段正确填充，以避免出现验证错误 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/instrumentation/events/query.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/query_engine/sql_vector_query_engine.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/query_engine/sql_vector_query_engine.py)4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-wordlift/manager_client/models/vector_search_query_request.py)。

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如何提高源代码质量？@dosu

为了解决 pydantic.v1.error_wrappers.ValidationError 问题并正确使用 LlamaIndex 框架将向量搜索查询与 SQL 查询合并，您需要确保传递给 from_sql_and_vector_query_engines 方法的类型和参数与预期类型一致。此外，您还应确保向量存储得到正确初始化和使用。
以下是改进后的源代码：

1. 确保 vector_auto_retriever 参数正确地作为 VectorIndexAutoRetriever 类型而不是 RetrieverQueryEngine 类型。
2. 更正文档字符串以匹配参数名称 vector_auto_retriever 。
3. 在查询中确保向量存储得到正确初始化和使用。

@classmethod
def from_sql_and_vector_query_engines(
    cls,
    sql_query_engine: Union[BaseSQLTableQueryEngine, NLSQLTableQueryEngine],
    sql_tool_name: str,
    sql_tool_description: str,
    vector_auto_retriever: VectorIndexAutoRetriever,
    vector_tool_name: str,
    vector_tool_description: str,
    selector: Optional[Union[LLMSingleSelector, PydanticSingleSelector]] = None,
    **kwargs: Any,
) -> "SQLAutoVectorQueryEngine":
    """From SQL and vector query engines.

Args:
sql_query_engine (BaseSQLTableQueryEngine): SQL query engine.
vector_auto_retriever (VectorIndexAutoRetriever): Vector retriever.
selector (Optional[Union[LLMSingleSelector, PydanticSingleSelector]]):
Selector to use.

"""
    sql_query_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
        sql_query_engine, name=sql_tool_name, description=sql_tool_description
    )
    vector_query_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
        vector_auto_retriever,
        name=vector_tool_name,
        description=vector_tool_description,
    )
    return cls(sql_query_tool, vector_query_tool, selector, **kwargs)

# Example usage with PGVectorStore
from llama_index.vector_stores.postgres import PGVectorStore
import os

URL = "postgresql+psycopg2://{username}:{password}@{host}:{port}/{db_name}".format(
    port=os.getenv("RELYT_PORT", "5432"),
    host=os.getenv("RELYT_HOST", "localhost"),
    username=os.getenv("RELYT_USER", "postgres"),
    password=os.getenv("RELYT_PASS", "mysecretpassword"),
    db_name=os.getenv("RELYT_NAME", "postgres"),
)

vector_store = PGVectorStore.from_params(
    host=os.getenv("RELYT_HOST", "localhost"),
    port=os.getenv("RELYT_PORT", "5432"),
    database=os.getenv("RELYT_NAME", "postgres"),
    user=os.getenv("RELYT_USER", "postgres"),
    password=os.getenv("RELYT_PASS", "mysecretpassword"),
    table_name="example",
    embed_dim=1536  # Using OpenAI’s text-embedding-ada-002
)

vector_auto_retriever = VectorIndexAutoRetriever(vector_store=vector_store)

# Now use the from_sql_and_vector_query_engines method with the correct parameters
sql_query_engine = ...  # Initialize your SQL query engine
sql_tool_name = "SQL Tool"
sql_tool_description = "Description of SQL Tool"
vector_tool_name = "Vector Tool"
vector_tool_description = "Description of Vector Tool"

query_engine = SQLAutoVectorQueryEngine.from_sql_and_vector_query_engines(
    sql_query_engine=sql_query_engine,
    sql_tool_name=sql_tool_name,
    sql_tool_description=sql_tool_description,
    vector_auto_retriever=vector_auto_retriever,
    vector_tool_name=vector_tool_name,
    vector_tool_description=vector_tool_description
)

此更改确保了 vector_auto_retriever 参数的正确类型和文档记录，以及向量存储的正确初始化和使用，这应该有助于解决 pydantic.v1.error_wrappers.ValidationError1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/query_engine/sql_vector_query_engine.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-relyt/llama_index/vector_stores/relyt/base.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-postgres/llama_index/vector_stores/postgres/base.py) 问题。

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但是我正在使用RouterQueryEngine,而不是SQLAutoVectorQueryEngine @dosu。

要解决在使用 RouterQueryEngine 时出现的 pydantic.v1.error_wrappers.ValidationError 问题，请确保传递给 QueryEndEvent 的数据符合 Pydantic 模型的 schema。具体来说，检查 final_response 是否符合预期的 schema。
以下是如何验证和纠正 final_response 并确保在将其传递给 QueryEndEvent 之前有效载荷包含所需字段的示例：

from llama_index.core.query_engine import RouterQueryEngine
from llama_index.core.callbacks import CBEventType, EventPayload
from llama_index.core.output_parsers.pydantic import PydanticOutputParser
from llama_index.core.base.response.schema import Response

# Assuming `Response` is your Pydantic model
parser = PydanticOutputParser(output_cls=Response)

def _query(self, query_bundle: QueryBundle) -> RESPONSE_TYPE:
    with self.callback_manager.event(
        CBEventType.QUERY, payload={EventPayload.QUERY_STR: query_bundle.query_str}
    ) as query_event:
        # ... (other code)
        # Parse and validate final_response
        final_response = parser.parse(final_response_json)

        query_event.on_end(payload={
            EventPayload.QUERY_STR: query_bundle.query_str,
            EventPayload.RESPONSE: final_response
        })

    return final_response

async def _aquery(self, query_bundle: QueryBundle) -> RESPONSE_TYPE:
    with self.callback_manager.event(
        CBEventType.QUERY, payload={EventPayload.QUERY_STR: query_bundle.query_str}
    ) as query_event:
        # ... (other code)
        # Parse and validate final_response
        final_response = parser.parse(final_response_json)

        query_event.on_end(payload={
            EventPayload.QUERY_STR: query_bundle.query_str,
            EventPayload.RESPONSE: final_response
        })

    return final_response

确保 final_response 结构正确且类型正确，并确保有效载荷包含 query 和 response 字段以解决验证错误 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/query_engine/router_query_engine.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/instrumentation/events/query.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/output_parsers/pydantic.py)。

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我不明白，我不能@dosu。

@logan-markewich,这是一个复杂的问题，需要你的专业知识来解决。

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