简介
Instructor 是一款专注于从 LLM 获取结构化输出的库，基于 Pydantic 提供验证、类型安全和友好的开发者体验，使得从文本中提取 JSON 数据变得可靠且可重复。
主要特性
- 使用 Pydantic 定义响应模型并自动校验输出。
- 支持多家模型提供商（OpenAI、Anthropic、Google 等）与流式输出、自动重试与嵌套对象解析。
- 丰富的示例、文档和跨语言 SDK（Python、TypeScript、Go 等）。
使用场景
- 从自然语言中稳定提取结构化信息（用户信息、产品数据、表单等）。
- 需要流式或分段生成验证的场景，如实时数据提取与逐步解析。
- 将结构化抽取集成到数据管道、API 网关或下游验证系统中。
技术特点
- 纯 Python 实现（主要），仓库包含示例、文档站点和测试套件，采用 MIT 许可证。
- 内置重试、校验错误处理与流式部分对象支持，兼容多种 LLM 提供商的 API。
- 社区活跃、发布频繁，适合生产与研究环境使用。