スペルチェックAPI

🔥 Vibe プロンプト

「FastAPIスペルチェックAPIを構築：単語を入力、編集距離で上位5件の候補を返す。」

構築するもの

DP編集距離アルゴリズムを実運用可能なFastAPIサービスにパッケージ化します。APIは単語を受け取り、辞書から最も近い候補を返します。

実装

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import List

app = FastAPI(title="スペルチェックAPI", version="1.0.0")

DICTIONARY = [
    "coding", "vibe", "tutor", "python", "algorithm",
    "react", "nextjs", "docker", "kubernetes", "typescript",
    "javascript", "tailwind", "fastapi", "postgres", "redis"
]

class SpellRequest(BaseModel):
    word: str
    top_k: int = 5

class Suggestion(BaseModel):
    word: str
    distance: int

class SpellResponse(BaseModel):
    original: str
    suggestions: List[Suggestion]

@app.post("/spell-check", response_model=SpellResponse)
def spell_check(req: SpellRequest):
    """スペルチェック：最も近い単語を返す"""
    scored = [(w, edit_distance(req.word, w)) for w in DICTIONARY]
    scored.sort(key=lambda x: x[1])
    top = scored[:req.top_k]
    return SpellResponse(
        original=req.word,
        suggestions=[Suggestion(word=w, distance=d) for w, d in top]
    )

@app.get("/dictionary")
def get_dictionary():
    """辞書の全単語を表示"""
    return {"words": DICTIONARY, "count": len(DICTIONARY)}

@app.post("/dictionary/add")
def add_word(word_data: SpellRequest):
    """辞書に単語を追加"""
    if word_data.word not in DICTIONARY:
        DICTIONARY.append(word_data.word)
        return {"message": f"'{word_data.word}'を追加", "count": len(DICTIONARY)}
    return {"message": f"'{word_data.word}'は既に存在"}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

API応答例

curl -X POST http://localhost:8000/spell-check \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"word": "codng", "top_k": 3}'

# 応答:
# {
#   "original": "codng",
#   "suggestions": [
#     {"word": "coding", "distance": 1},
#     {"word": "docker", "distance": 4},
#     {"word": "vibe", "distance": 5}
#   ]
# }

拡張アイデア

| 機能 | 実装方法 | |------|---------| | 多言語対応 | 言語別の辞書を追加 | | 自動学習 | 未知の単語をフラグして後で確認 | | 音声一致 | Soundex/Metaphoneをフォールバックとして追加 | | 一括チェック | 単語配列を受け付ける | | 文脈認識 | n-gram言語モデルで候補をランク付け |

まとめ

| 項目 | 詳細 | |------|------| | アルゴリズム | Levenshtein DP (O(m×n)/比較) | | APIフレームワーク | FastAPI + Pydanticバリデーション | | 辞書 | メモリ内リスト（本番では50K+単語） | | 最適化 | BK-treeやtrieで大規模辞書を高速化 | | デプロイ | uvicorn spell_check:app --host 0.0.0.0 --port 8000 |

DPコース完了！🎉

✅ DP核心（再帰＋表形式）
✅ 0/1ナップサック
✅ 最長共通部分列（LCS）
✅ 編集距離（Levenshtein）
✅ スペルチェックAPI
✅ 計算量分析（空間/時間最適化）