LLMCodable

Codableのような直感的なプロトコルでLLMベースの構造化データ変換を実現するSwiftパッケージ

📚 APIリファレンス（DocC）

特徴

import LLMCodable

// 曖昧なテキストから構造化データへ変換
@Generable
struct Person: LLMCodable {
    @Guide(description: "The person's full name")
    var name: String

    @Guide(description: "Age in years", .range(0...150))
    var age: Int

    @Guide(description: "Occupation or job title")
    var occupation: String?
}

// LLMを使ってデコード
let input: String = "谷口恭一は24歳のiOSエンジニアです"
let person = try await input.decode(as: Person.self)
// Person(name: "谷口恭一", age: 24, occupation: "iOSエンジニア")

// LLMフレンドリーな形式にエンコード
let markdown = person.llmEncoded(using: .markdown)
// Person:
// - name: 谷口恭一
// - age: 24
// - occupation: iOSエンジニア

• Codableライクなプロトコル - LLMDecodableとLLMEncodableでSwiftらしいAPI設計
• Foundation Modelsとの統合 - Apple Intelligence（@Generable, @Guide）をシームレスに活用
• ストリーミング対応 - プロパティ単位・配列要素単位のリアルタイムデコード
• 信頼度スコア - 抽出精度の信頼度を0.0〜1.0で取得
• 複数エンコード形式 - Markdown、JSON、自然言語、カスタム形式に対応
• 非同期処理対応 - Swift Concurrencyによるasync/await API

インストール

// Package.swift
dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/no-problem-dev/LLMCodable.git", .upToNextMajor(from: "1.0.0"))
]

または Xcode: File > Add Package Dependencies > URL入力

基本的な使い方

1. モデルの定義

import LLMCodable

@Generable
struct MeetingNotes: LLMCodable {
    @Guide(description: "Main topics discussed in the meeting")
    var topics: [String]

    @Guide(description: "Action items with descriptions")
    var actionItems: [String]

    @Guide(description: "Attendee names")
    var attendees: [String]
}

2. テキストからデコード

let text: String = """
Today's meeting with Alice, Bob, and Charlie covered the Q4 roadmap and budget review.
Action items: Alice will prepare the presentation, Bob will gather metrics.
"""

let notes = try await text.decode(as: MeetingNotes.self)

print(notes.topics)      // ["Q4 roadmap", "budget review"]
print(notes.attendees)   // ["Alice", "Bob", "Charlie"]
print(notes.actionItems) // ["Alice will prepare the presentation", "Bob will gather metrics"]

3. 構造化データをエンコード

// Markdown形式
let markdown = notes.llmEncoded(using: .markdown)

// JSON形式
let json = notes.llmEncoded(using: .json)

// 自然言語形式
let natural = notes.llmEncoded(using: .naturalLanguage)

4. ストリーミングデコード

プロパティが生成されるたびにUIを更新：

let stream = try reviewText.decodeStream(as: MovieReview.self)

for try await partial in stream {
    if let title = partial.title {
        self.title = title  // タイトルが生成されたら即座に表示
    }
    if let rating = partial.rating {
        self.rating = rating
    }
}

5. 配列要素のストリーミング

配列の各要素が完成するたびに取得：

let stream = recipeText.decodeElements(of: Recipe.self)

for try await recipe in stream {
    recipes.append(recipe)  // 各レシピが完成次第追加
}

6. 信頼度スコア付きデコード

入力の曖昧さに基づく信頼度を取得：

let ambiguousInput: String = "多分30歳くらいの田中さん"
let result = try await ambiguousInput.decodeWithConfidence(as: Person.self)

print(result.value.name)   // "田中"
print(result.confidence)   // 0.7（曖昧な入力のため低め）

7. カスタムセッションの使用

let session = LanguageModelSession()
let options = GenerationOptions(temperature: 0.7)

let input: String = "Kyoichi is a 24-year-old developer"
let person = try await input.decode(
    as: Person.self,
    using: session,
    options: options
)

プロトコル

LLMDecodable

曖昧なテキストから構造化データへの変換を定義するプロトコル。Generableに準拠していれば、デフォルト実装が自動的に提供されます。

すべてのメソッドはStringProtocolの拡張として利用可能（推奨）：

// Input-first API（推奨）
let person = try await text.decode(as: Person.self)

// Type-first API
let person = try await Person.decode(from: text)

LLMEncodable

構造化データをLLMフレンドリーな文字列へ変換するプロトコル。

public protocol LLMEncodable: PromptRepresentable {
    func llmEncoded(using strategy: LLMEncodingStrategy) -> String
}

Encodableに準拠していれば、デフォルト実装が自動的に提供されます。

LLMCodable

LLMDecodableとLLMEncodable両方に準拠する型エイリアス。

public typealias LLMCodable = LLMDecodable & LLMEncodable

エンコード形式

使用例

情報抽出

@Generable
struct ContactInfo: LLMCodable {
    @Guide(description: "Email address")
    var email: String?

    @Guide(description: "Phone number")
    var phone: String?

    @Guide(description: "Physical address")
    var address: String?
}

let text: String = "連絡先: example@email.com、電話は090-1234-5678、住所は東京都渋谷区"
let contact = try await text.decode(as: ContactInfo.self)

センチメント分析

@Generable
enum Sentiment: String, Codable, CaseIterable {
    case positive, neutral, negative
}

@Generable
struct SentimentAnalysis: LLMCodable {
    @Guide(description: "Overall sentiment")
    var sentiment: Sentiment

    @Guide(description: "Key phrases that influenced the sentiment")
    var keyPhrases: [String]
}

// 信頼度スコア付きで分析
let result = try await text.decodeWithConfidence(as: SentimentAnalysis.self)
print(result.value.sentiment)  // .positive
print(result.confidence)       // 0.95

要約生成

@Generable
struct ArticleSummary: LLMCodable {
    @Guide(description: "One-line summary of the article")
    var headline: String

    @Guide(description: "Key points from the article")
    var keyPoints: [String]

    @Guide(description: "Relevant tags or categories")
    var tags: [String]
}

要件

• iOS 26+ / macOS 26+
• Swift 6.2+
• Xcode 26+

ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE を参照

開発者向け情報

• 🚀 リリース作業: リリースプロセス - 新バージョンをリリースする手順

サポート

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• 💬 ディスカッション

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