Pydantic

Pydanticとは、Pythonの型ヒント（Type Hints）を活用してデータの検証・パーシング・シリアライゼーションを行うライブラリです。Samue Colvinが開発し、Python AIエコシステムで最も広く採用されているデータ検証ツールの一つです。FastAPI・LangChain・LlamaIndex・Instructor等の主要ライブラリの内部でも採用されており、LLMアプリ開発においてスキーマ定義の事実上の標準となっています。

基本的な使い方として、`from pydantic import BaseModel` を継承したクラスでデータスキーマを定義します。フィールドには型アノテーション・デフォルト値・`Field()` による追加バリデーション（最小値・最大値・正規表現・説明文等）を記述できます。定義したモデルは辞書・JSON文字列から自動的にパーシング・型変換・バリデーションを行い、エラー時は詳細なバリデーションエラーメッセージを生成します。

Pydantic v2の特徴として、2023年リリースのv2はRustで実装されたコアエンジンを採用し、v1比で5〜50倍の高速化を実現しました。また、`model_json_schema()` メソッドでJSON Schemaを自動生成でき、LLMのFunction CallingやStructured Outputで必要なスキーマ定義に直接活用できます。

LLMアプリでの主要ユースケースとして、(1)Function Calling / Tool Useのパラメータスキーマ定義：Pydanticモデルから自動生成したJSON SchemaをOpenAI・Anthropic APIのtools定義に使用、(2)LLM出力の構造化パーシング：Instructorと組み合わせて型安全なLLM出力を実現、(3)RAGのドキュメントメタデータ定義：チャンクや検索結果のスキーマを定義してデータ品質を保証、(4)FastAPIとの組み合わせ：API リクエスト・レスポンスの自動バリデーションとOpenAPI仕様書の自動生成があります。