6.1 エラーハンドリング

エラーの種類

基本的なエラーハンドリング

from guardrails.errors import ValidationError

try:
    result = guard(
        llm_api=openai.chat.completions.create,
        model="gpt-4",
        messages=[...],
        num_reasks=2
    )
    
    if result.validation_passed:
        return result.validated_output
    else:
        # 検証失敗（リトライ後も失敗）
        return handle_validation_failure(result)

except ValidationError as e:
    print(f"検証エラー: {e}")
    return default_response()

except Exception as e:
    print(f"予期せぬエラー: {e}")
    return error_response()

フォールバック戦略

def process_with_fallback(input_text):
    # 1. 厳密なスキーマで試行
    try:
        result = strict_guard(...)
        if result.validation_passed:
            return result.validated_output
    except:
        pass
    
    # 2. 緩いスキーマで再試行
    try:
        result = relaxed_guard(...)
        if result.validation_passed:
            return result.validated_output
    except:
        pass
    
    # 3. デフォルト値を返す
    return {"status": "error", "message": "処理失敗"}

エラーログの活用

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("guardrails")

result = guard(...)

if not result.validation_passed:
    logger.warning(
        f"検証失敗: {result.error}, "
        f"リトライ回数: {result.reask_attempts}, "
        f"生出力: {result.raw_llm_output[:100]}..."
    )