What is Instructor?
如果您曾經為了從大型語言模型 (LLMs) 中提取一致且結構化的輸出而苦惱，那麼 Instructor 就是來幫助您簡化流程的。作為管理結構化 LLM 輸出最受歡迎的 Python 函式庫，Instructor 以簡潔、直觀的 API 簡化了驗證、重試和串流回應。無論您是提取使用者資料、剖析複雜的回應，還是與多個 LLM 提供者整合，Instructor 都能確保您的工作流程高效且可靠。
主要功能：
🚀 Response Models (回應模型)：使用 Pydantic 模型定義 LLM 輸出的結構。這可確保您的資料始終符合您需要的格式。
優勢：不再需要剖析非結構化文字，每次都能獲得乾淨、經過驗證的資料。
🔄 Retry Management (重試管理)：只需幾行程式碼，即可設定請求的重試次數。
優勢：優雅地處理暫時性錯誤，無需手動干預。
✅ Validation (驗證)：使用 Pydantic 驗證來確認 LLM 回應符合您的期望。
優勢：消除意外錯誤並保持資料完整性。
📥 Streaming Support (串流支援)：即使對於大型資料集，也能輕鬆處理列表和部分回應。
優勢：以增量方式處理資料，節省時間和記憶體。
🔗 Flexible Backends (彈性後端)：與 OpenAI、Anthropic、Cohere、Gemini 等無縫整合。
優勢：適應您偏好的 LLM 提供者，無需重寫程式碼。
🌍 Multilingual Support (多語言支援)：適用於 Python、TypeScript、Ruby、Go 和 Elixir。
優勢：在您的整個技術堆疊中使用 Instructor，無論您的語言偏好如何。
使用案例：
Data Extraction (資料提取)：從非結構化文字中提取結構化的使用者資訊（例如，姓名、年齡），以用於客戶支援或分析等應用程式。
Content Moderation (內容審核)：驗證和過濾 LLM 產生的內容，以確保其符合您的準則。
Streaming Responses (串流回應)：以增量方式處理大型資料集，例如總結長篇文件或即時提取關鍵見解。
結論：
Instructor 是社群簡化結構化 LLM 輸出的首選。憑藉回應模型、重試管理和彈性後端等功能，它旨在使您的工作流程更快、更可靠且更易於管理。只需幾分鐘即可開始使用，並了解為什麼每月有超過 100 萬開發人員依賴 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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