最近，一个名为 Instructor 的 Python 库在 GitHub 上引起了广泛关注。这个专注于大语言模型 (LLM) 结构化输出的工具，已经获得了 8.9 k 的 star，月下载量突破 100 万，成为了当前最受欢迎的 LLM 输出处理库。为什么需要 Instructor？在使用 ChatGPT 这样的大语言模型时，我们经常会遇到这样的困扰：输出格式不...
如果您希望从模型中获得结构化且可靠的输出，那么 Instructor 就是您的不二之选。它适用于各种模型并无缝集成高级数据验证。Copyfrom instructor import Instructorinstructor = Instructor(api_key="your-api-key")response = instructor.get_response(prompt="What is the capital of France?", model="text-davinci-...
如果应用想从LLM中得到可靠的结构化输出，那么Instructor库是一个很好的选择。它可与各种模型配合使用，并...
1. 结构化 如果应用想从LLM中得到可靠的结构化输出,那么Instructor库是一个很好的选择。它可与各种模型配合使用,并且提供了高级数据验证功能。 复制 from instructorimportInstructor instructor=Instructor(api_key="your-api-key")response=instructor.get_response(prompt="What is the capital of France?",model="t...
from instructor import Instructor LangChain和LlamaIndex 不管你喜欢还是讨厌,这些框架都简化了大型语言模型的工作。 它们抽象出诸如提示管理和嵌入之类的复杂任务,使其易于上手。 from langchain.chains import LLMChain 矢量数据库 许多人工智能应用程序依赖于存储上下文来进行检索。
instructor = Instructor(api_key="your-api-key")response = instructor.get_response(prompt="What is the capital of France?", model="text-davinci-003")print(response) LangChain 和 LlamaIndex 无论你是否热衷,这些框架确实让处理大型语言模型变得更加简单。
分享一个让 LLM 输出结构化数据的 Python 库:instructor 该项目是用于处理大语言模型(LLMs)结构化输出的 Python 库。它基于 Pydantic 实现了数据验证和类型注释,能够将 LLM 的结果(自然语言)转换为结构化...
第二部分：定义数据结构 接下来，我们需要设计一个用于表示课程的类。这个类将作为我们系统的核心数据结构，它定义了所有课程共有的属性和方法。通过这个类，我们可以轻松地创建和管理各种具体的课程对象，每个对象都包含其独特的名称、教师信息以及学生名单等详细数据。class Course:def init(self, name, instructor):#...
Telethon库是用于和 telegram 交互的,而instructor是要与大模型配合将 Telegram 文本消息结构化的; 创建Telegram App 访问Telegram Developer,使用 Telegram 账户登录。接下来会看到如下的页面。 填写这个表单,创建应用,就能获得认证所要的api_id和api_hash,实现程序和 Telegram 交互的身份验证。
该项目是用于处理大语言模型(LLMs)结构化输出的 Python 库。它基于 Pydantic 实现了数据验证和类型注释,能够将 LLM 的结果(自然语言)转换为结构化数据,支持多种大语言模型服务,以及自动重试、流式响应等功能。 收录于: 第106 期 标签: AI Python 评论 没用过 用过 评分: 发布 暂无精选评论立即...