What is Instructor?
如果您曾经为从大型语言模型 (LLM) 中提取一致的、结构化的输出而苦恼，那么 Instructor 将会是您的得力助手。作为最受欢迎的 Python 库，用于管理结构化 LLM 输出，Instructor 通过简洁直观的 API 简化了验证、重试和流式响应。无论您是提取用户数据、解析复杂响应，还是与多个 LLM 提供商集成，Instructor 都能确保您的工作流程高效可靠。
主要特点：
🚀 Response Models（响应模型）：使用 Pydantic 模型定义 LLM 输出的结构。这可确保您的数据始终符合您需要的格式。
优势：不再需要解析非结构化文本——每次都能获得干净、经过验证的数据。
🔄 Retry Management（重试管理）：只需几行代码即可配置请求的重试次数。
优势：优雅地处理瞬时错误，无需手动干预。
✅ Validation（验证）：使用 Pydantic 验证来确认 LLM 响应符合您的预期。
优势：消除意外错误并保持数据完整性。
📥 Streaming Support（流式支持）：轻松处理列表和部分响应，即使对于大型数据集也是如此。
优势：以增量方式处理数据，节省时间和内存。
🔗 Flexible Backends（灵活的后端）：与 OpenAI、Anthropic、Cohere、Gemini 等无缝集成。
优势：适应您首选的 LLM 提供商，而无需重写代码。
🌍 Multilingual Support（多语言支持）：适用于 Python、TypeScript、Ruby、Go 和 Elixir。
优势：在您的技术栈中使用 Instructor，无论您的语言偏好如何。
使用场景：
Data Extraction（数据提取）：从非结构化文本中提取结构化的用户信息（例如，姓名、年龄），用于客户支持或分析等应用程序。
Content Moderation（内容审核）：验证和过滤 LLM 生成的内容，以确保其符合您的准则。
Streaming Responses（流式响应）：以增量方式处理大型数据集，例如总结长文档或实时提取关键见解。
结论：
Instructor 是社区简化结构化 LLM 输出的首选工具。凭借响应模型、重试管理和灵活的后端等功能，它旨在使您的工作流程更快、更可靠且更易于管理。只需几分钟即可开始使用，并了解为什么每月有超过 100 万的开发人员依赖 Instructor。
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Instructor was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-11.
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