Background
在多语言技术栈项目中，确保LLM输出在不同语言环境中保持一致的格式是一个常见挑战。Instructor的多语言支持特性为此提供了解决方案。
Core Solutions
- 标准化基础格式：在所有语言中使用JSON作为中间数据交换格式
- 利用Instructor多语言客户端：在Python/TypeScript/Ruby/Go/Elixir中使用对应的Instructor库
- 共享Pydantic模型定义：在Python中创建模型原型后，通过OpenAPI规范或JSON Schema导出供其他语言使用
- 统一验证规则：确保各语言端的验证逻辑一致
Implementation of recommendations
- 在团队内部建立模型定义的共享仓库
- 使用契约测试确保各语言实现行为一致
- 对于复杂用例，可以考虑生成各语言的模型代码
Summary points
借助Instructor的多语言支持能力和标准化的数据定义方法，可以有效解决跨语言环境下格式统一的问题。
This answer comes from the articleInstructor: a Python library to simplify structured output workflows for large language modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服跨多语言环境下使用统一的大语言模型输出格式的障碍？
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