گاهی دادهای که از API، فایل، کاربر یا حتی یک مدل هوش مصنوعی میگیریم، اشتباه یا ناقص است.
Pydantic در Python و checkmate در R قبل از اجرای تحلیل بررسی میکنند که نوع
داده، مقدارها و ساختار ورودی درست باشند.
🐍 Pydantic در Python
from pydantic import BaseModel, Field
class ModelInput(BaseModel):
age: int = Field(ge=18)
probability: float = Field(ge=0, le=1)
data = ModelInput(age=25, probability=0.8)اگر سن منفی یا احتمال بیشتر از ۱ باشد، خطا میدهد.
کاربردها:
کنترل ورودی مدلهای Machine Learning
اعتبارسنجی JSON و API
بررسی خروجی LLMها
کنترل فرمانهای AI Agent قبل از اجرا
📊 checkmate در R
library(checkmate)
run_model <- function(data, target) {
assert_data_frame(data)
assert_choice(target, names(data))
summary(data[[target]])
}اگر ورودی Data Frame نباشد یا ستون انتخابشده وجود نداشته باشد، اجرای تابع متوقف میشود.
کاربردها:
کنترل ورودی توابع تحلیلی
جلوگیری از اجرای مدل با داده خراب
اعتبارسنجی Pipelineهای علم داده
کنترل ابزارهای AI Agent در R
در یک جمله:
Pydantic و checkmate مدل هوش مصنوعی نمیسازند؛
مطمئن میشوند داده درست وارد مدل شود.
🔗 Pydantic: https://docs.pydantic.dev/�
🔗 checkmate: https://mllg.github.io/checkmate/�
