LangChain pydanticを触ってみた

やってみたこと

昨日、ConpassのLang Chainのイベントで登壇者が話されていた「pydantic」が
気になったので触ってみた！
ゴールはとりあえず何かしらのプロンプトの返答が返ってきたらOK！

書いてみた（いやほぼ真似してみた）

pydanticは構造化してくれるよう。。
他がまだあまり詳しくないのでメリットがわかっていない。。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel

class Output(BaseModel):
    """Output Structure"""
    answer: str
    reason: str
    
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0).bind(seed=0)
model = model.with_structured_output(Output)

output = model.invoke('海外で住みやすい都市を理由をつけて教えて下さい。')
print(output.answer)

！回答

バンクーバー（カナダ）
   - 理由：美しい自然環境、温暖な気候、多文化共生が魅力。教育水準が高く、医療制度も充実しているため、生活の質が高い。