9.6K Star防翻車指南：Instructor讓AI輸出錯誤率歸零！

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發布于 2025-3-10 00:42

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Instructor是一個用于處理大型語言模型（LLMs）結構化輸出的庫，基于Pydantic構建，支持多種LLM。

主要功能包括驗證、重試管理、流式響應等。
主要目的是簡化與LLM交互時的結構化輸出處理，避免手動解析文本帶來的麻煩。

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優點：

通過 Pydantic 模型定義輸出結構，直接映射 LLM 的響應到類型安全的 Python 對象。例如，從自然語言中提取用戶信息時，只需定義??User(name: str, age: int)?? 模型，即可自動解析并驗證結果
支持 OpenAI、Anthropic、Cohere、Google AI、Llama.cpp 等多種模型后端，且與 Litellm 等平臺兼容，支持編程語言（如 TypeScript、Go）適應不同技術棧
利用 Pydantic 的驗證功能確保輸出符合預期，同時內置重試邏輯（如 Tenacity），在模型響應不達標時自動重試請求，提高可靠性
支持流式處理部分響應和列表數據，適用于實時場景（如逐詞生成），并提供異步接口（??async/await??）以優化性能
通過??instructor.from_openai()?? 等函數無縫集成到現有 OpenAI SDK 代碼，僅需添加??response_model?? 參數即可啟用結構化輸出，無需重構
提供 CLI 工具管理微調任務、文件上傳和使用監控，并支持鉤子系統攔截 LLM 交互日志，便于調試

缺點：

對Pydantic的依賴可能帶來一定的學習成本。
底層解析過程封裝較深，某些情況下錯誤信息可能不夠直觀，增加調試難度
部分 LLM 提供商（如 Ollama）可能需要額外配置，且版本更新可能引入兼容性問題

Instructor與outlines、lm-format-enforcer的區別

庫	核心目標	技術路徑
Instructor	將 LLM 的非結構化輸出解析為強類型數據結構（如 Pydantic 模型），側重輸出驗證與轉換	基于 Pydantic 的靜態類型校驗 + 模型后處理（如重試、修正） + 多模型后端支持
Outlines	通過約束生成過程，直接讓 LLM 輸出符合指定格式的文本（如 JSON、正則表達式），側重生成控制	基于有限狀態機（FSM）的動態生成約束 + 確定性解碼策略（如正則引導） + 底層模型直接控制
lm-format-enforcer	在生成階段直接約束 LLM 的輸出格式（如 JSON、正則表達式），避免無效輸出	基于前向預測（Lookahead）動態限制 token 選擇 + 語法樹約束 + 本地模型集成

如何選擇這兩款工具呢？

Instructor：

a.需要從已有文本或自由生成結果中提取結構化數據，更適合后處理。

b.希望快速集成到 OpenAI 等云服務，且不想管理本地模型。

c.熟悉 Pydantic 并偏好靜態類型校驗。

from pydantic import BaseModel
import instructor
from openai import OpenAI

client = instructor.from_openai(OpenAI())

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

# 調用 LLM 并直接解析為 User 對象
user = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    response_model=User,
    messages=[{"role": "user", "content": "小明今年25歲"}]
)

print(user.name)

Outlines：

a.需要生成嚴格格式的文本（如 API 請求、代碼）。

b.使用本地模型（如 Llama、Mistral）且能接受復雜約束定義。

c.追求生成階段的確定性，避免無效輸出的重試開銷。

from outlines import models, generate, samplers
import torch

model = models.transformers("gpt2", device="cpu")
prompt = "生成用戶信息JSON："
schema = '''{
  "name": string,
  "age": int
}'''

# 動態約束生成
generator = generate.json(model, schema)
result = generator(prompt, sampler=samplers.greedy())
print(result)  # 直接輸出符合 schema 的 JSON

lm-format-enforcer與Outlines比較類似：

a.需要生成嚴格符合語法（如 JSON、代碼）的文本。

b.使用本地模型（如 Llama、Mistral）且追求生成效率。

c.能接受較高的集成復雜度（需直接操作模型和約束定義）。

from lm_format_enforcer import JsonSchemaParser
from transformers import pipeline

# 定義 JSON Schema 約束
schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "name": {"type": "string"},
        "age": {"type": "integer"}
    }
}

# 初始化模型和格式解析器
model = pipeline('text-generation', model='gpt2')
parser = JsonSchemaParser(schema)

# 生成時強制符合約束
output = model(
    "生成用戶信息JSON：",
    prefix=parser.get_initial_prompt(),  # 注入格式約束
    max_new_tokens=100,
    format_enforcer=parser
)
print(output[0]['generated_text'])  # 輸出直接符合 schema 的 JSON

??https://python.useinstructor.com/??

??https://github.com/instructor-ai/instructor??

本文轉載自??CourseAI??，作者：CourseAI

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Instructor

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