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...
Copyimport openaiopenai.api_key = "your-api-key"response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt="Write a Python function to add two numbers.", max_tokens=100)print(response.choices[0].text.strip())Instructor：如果您希望从模型中获得结构化且可靠的输出，那么 I...
haystack— 端到端NLP框架,使您能够构建由LLM、Transformer 模型、矢量搜索等NLP Instructor— 使用 Python 结构/对象,通过 Python 代码与OpenAI的函数调用API 进行交互。 Jsonformer—从语言模型生成结构化JSON 的防弹方法 Langroid— 轻松构建LLM支持的应用程序。设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),为...
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...
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，...
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="text-davinci...
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。
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。
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。
Instructor— interact with OpenAI’s function call API from Python code, with Python structs / objects. Jsonformer— A Bulletproof Way to Generate Structured JSON from Language Models Langroid— easily build LLM-powered applications. Set up Agents, equip them with optional components (LLM, vector-...