What is Instructor?
Si vous avez déjà eu du mal à extraire des sorties structurées et cohérentes de grands modèles de langage (LLM), Instructor est là pour vous simplifier la vie. En tant que bibliothèque Python la plus populaire pour la gestion des sorties structurées de LLM, Instructor simplifie la validation, les nouvelles tentatives et la diffusion en continu des réponses grâce à une API claire et intuitive. Que vous extraiez des données utilisateur, analysiez des réponses complexes ou vous intégriez à plusieurs fournisseurs de LLM, Instructor garantit l'efficacité et la fiabilité de vos flux de travail.
Principales fonctionnalités :
🚀 Response Models : Définissez la structure de vos sorties LLM à l'aide des modèles Pydantic. Cela garantit que vos données respectent toujours le format dont vous avez besoin.
Avantage : Plus besoin d'analyser du texte non structuré : obtenez des données propres et validées à chaque fois.
🔄 Retry Management : Configurez le nombre de tentatives de nouvelles tentatives pour vos requêtes avec seulement quelques lignes de code.
Avantage : Gérez gracieusement les erreurs transitoires sans intervention manuelle.
✅ Validation : Utilisez la validation Pydantic pour confirmer que les réponses LLM répondent à vos attentes.
Avantage : Éliminez les erreurs inattendues et maintenez l'intégrité des données.
📥 Streaming Support : Travaillez sans effort avec des listes et des réponses partielles, même pour les grands ensembles de données.
Avantage : Traitez les données de manière incrémentale, ce qui vous permet d'économiser du temps et de la mémoire.
🔗 Flexible Backends : Intégrez-vous de manière transparente à OpenAI, Anthropic, Cohere, Gemini, et bien d'autres.
Avantage : Adaptez-vous à votre fournisseur LLM préféré sans réécrire votre code.
🌍 Multilingual Support : Fonctionne avec Python, TypeScript, Ruby, Go et Elixir.
Avantage : Utilisez Instructor dans l'ensemble de votre pile technologique, quelle que soit votre préférence linguistique.
Cas d'utilisation :
Data Extraction : Extrayez des informations utilisateur structurées (par exemple, le nom, l'âge) à partir de texte non structuré pour une utilisation dans des applications telles que le support client ou l'analyse.
Content Moderation : Validez et filtrez le contenu généré par LLM pour vous assurer qu'il respecte vos directives.
Streaming Responses : Traitez de grands ensembles de données de manière incrémentale, par exemple en résumant de longs documents ou en extrayant des informations clés en temps réel.
Conclusion :
Instructor est le premier choix de la communauté pour simplifier les sorties structurées de LLM. Avec des fonctionnalités telles que Response Models, Retry Management et Flexible Backends, il est conçu pour rendre vos flux de travail plus rapides, plus fiables et plus faciles à gérer. Démarrez en quelques minutes et découvrez pourquoi plus d'un million de développeurs font confiance à Instructor chaque mois.
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Instructor was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-11.
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Instructor Alternatives
Plus Alternatives-
LM Studio est une application de bureau intuitive, conçue pour faciliter l'expérimentation avec les Large Language Models (LLM) locaux et open-source. Cette application multiplateforme vous offre la possibilité de télécharger et d'exécuter n'importe quel modèle compatible ggml directement depuis Hugging Face. Elle intègre une interface utilisateur (UI) pour la configuration et l'inférence des modèles, se distinguant par sa simplicité d'accès et sa puissance. De plus, elle tire pleinement parti de votre GPU lorsque les conditions le permettent.
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Easy Dataset : Créez sans effort des données d'entraînement pour l'IA à partir de vos documents. Affinez les LLM avec des ensembles de données de questions-réponses personnalisés. Convivial et compatible avec le format OpenAI.
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