Pydantic は、入力されるデータが正しく構造化され、型安全であることを保証するために使われます。通常の Python の型ヒントを使ってデータモデルを定義し、モデルを生成すると各フィールドの型を自動的に検証し、可能な場合は値を変換します。例えば、user = User(id="42", name="Bob", email="bob@example.com") のようにインスタンスを作成すると、文字列の "42" は整数に変換されます。変換できない値が渡された場合は、検証エラーが発生します。
基本的な型チェックに加えて、Pydantic はモデルを Python の辞書や JSON に相互変換（シリアライズ／デシリアライズ）できます。Pydantic v2 では、検証処理の中核が Rust で実装されており、データの解析やシリアライズが非常に高速です。これらの特長により、Pydantic は API のリクエストやレスポンスの検証、ユーザー入力フォームのデータ検証、設定ファイルの読み込みなどに適しています。
PydanticOutputParser は、Pydantic のモデルを使って構造化データを自動的に検証・変換するためのツールです。特に、大規模言語モデル（LLM）の出力を扱う場合に便利です。LLM は自由形式のテキストを出力することが多く、JSON を要求しても、不完全だったり形式が少し崩れていたりすることがあります。例えば、name（文字列）、age（整数）、cute_anime_girl（文字列）といったフィールドを持つシンプルな PersonInfo モデルを定義し、それを PydanticOutputParser に渡します。その状態で LLM にこの情報を生成させると、パーサーはすべてのフィールドが存在するか、age が正しい数値かどうかを確認し、可能であれば変換し、構造が期待と異なる場合には検証エラーを発生させます。
