Hintergrund
处理大量数据或长文本时，等待完整响应可能会造成延迟。Instructor的流式支持特性允许增量处理结构化的部分结果。
Zentrale Lösungen
- 配置流式模式：在client.chat.completions.create()中设置stream=True
- 处理Partial对象
：response_model会自动处理Partial[T]类型的增量结果
- 批量数据优化：对于列表输出，可以配置items_per_chunk控制每次返回的数量
- Statusüberwachung in Echtzeit：通过hook系统监控流进度和状态变化
Einzelheiten der Durchführung
- 对于需要立即处理的部分结果，可以配置stream_interval参数
- 使用python的async/await语法处理异步流
- 结合进度条库为用户提供可视化反馈
Mitnahmeeffekt
Instructor的流式支持不仅可以降低延迟感知，还能有效减少内存使用，特别适合处理大规模或实时性要求高的数据。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelInstructor: eine Python-Bibliothek zur Vereinfachung strukturierter Arbeitsabläufe für große SprachmodelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 在实时数据处理场景中如何应用Instructor实现流式结构化输出？
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