Pydantic
La bibliothèque Python pour définir des schémas de données comme des modèles typés avec validation à l'exécution — la couche qui fait passer la sortie du modèle de « probablement du JSON » à des objets auxquels votre code peut se fier.
L'IA de production est un système : contexte, outils, permissions, traces, évaluations et boucles de rétroaction autour du modèle.
Ce que c'est
Pydantic vous laisse déclarer un schéma comme une classe Python ; il valide les données entrantes contre ce schéma, convertit les types et rapporte des erreurs précises. La version 2 exécute son cœur en Rust pour la vitesse. C'est le standard de facto des contrats de données en Python — FastAPI est bâti dessus, la majeure partie de l'outillage LLM l'émet ou le consomme, et le JSON Schema vers lequel les définitions d'outils se compilent naît habituellement comme un modèle Pydantic.
Pourquoi c'est important pour l'IA
Tout ce qui circule entre un modèle et vos systèmes est un schéma : arguments d'outils, sorties structurées, charges utiles d'API. Les déclarer une fois comme des modèles typés et les faire respecter à l'exécution, c'est ce qui empêche un pipeline de génération d'accepter silencieusement des données malformées.
Concepts liés
Sorties structurées, Pydantic AI, Contrats de schémas d'outils, Appel d'outils.
Ressources connexes
Faire retourner au modèle des données dans un schéma déclaré — du JSON qui se valide contre un modèle Pydantic ou Zod — pour que le code en aval consomme des champs typés au lieu d'analyser de la prose.
Le framework d'agents de l'équipe Pydantic — agents typés, sorties structurées, appel d'outils, reprises et évaluations construits autour de la validation Pydantic, avec un support multi-fournisseurs et de bascule de premier ordre.
Un patron de workflow IA de production relié aux données, aux agents, aux évaluations et aux opérations.
Le mécanisme par lequel un modèle de langage invoque des fonctions externes — API, bases de données, exécution de code, retrieval — et en lit les résultats pour poursuivre son travail.
Comment nous l'utilisons
Chaque sortie structurée et chaque argument d'outil de notre pile de production se valide contre un schéma Pydantic avant qu'un système n'agisse dessus. Une validation échouée retourne au modèle sous forme de reprise portant l'erreur précise, ce qui corrige la plupart des sorties malformées sans humain dans la boucle.