instructor

Instructor to biblioteka do ekstrakcji strukturalnych danych z odpowiedzi modeli językowych. Definiujesz schemat danych za pomocą Pydantic, a narzędzie automatycznie waliduje odpowiedzi, ponawia nieudane próby i parsuje złożony JSON z gwarancją typów. Obsługuje Claude, OpenAI i inne dostawców LLM. Przydatne do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym ze streamingiem wyników.

1. Zainstaluj Instructor za pomocą pip install instructor. Jeśli pracujesz z Claude, uruchom pip install "instructor[anthropic]", a dla OpenAI — pip install "instructor[openai]".

2. Zdefiniuj strukturę danych, którą chcesz otrzymać, używając klasy Pydantic. Na przykład stwórz klasę User z polami name (tekst), age (liczba) i email (tekst).

3. Utwórz klienta Instructor, łącząc go z dostawcą LLM. Dla Claude użyj instructor.from_anthropic(Anthropic()), dla OpenAI — instructor.from_openai(OpenAI()).

4. Wyślij wiadomość do modelu, przekazując response_model z definicją Pydantic. Model automatycznie zwróci dane w oczekiwanym formacie.

5. Otrzymane dane są już zwalidowane i typizowane — możesz bezpośrednio odwoływać się do pól obiektu, np. user.name lub user.age.

6. Jeśli chcesz przetwarzać wyniki w czasie rzeczywistym, włącz streaming, aby otrzymywać częściowe rezultaty w miarę generowania odpowiedzi.