Background
手动验证LLM输出不仅耗时，还容易遗漏边缘情况。Instructor结合Pydantic提供了自动化的全面验证方案。
Core Solutions
- 类型自动验证：Pydantic会自动检查字段类型是否符合定义
- 自定义验证器：在模型中使用@validator装饰器添加业务规则
- strict model：设置Config.strict=True拒绝多余字段
- 错误处理集成：自动收集所有验证错误而不仅是首个错误
Advanced Optimization
- 使用FastAPI等框架时将验证错误自动转为HTTP响应
- 通过hook系统记录验证失败的案例用于改进prompt
- 结合mypy实现静态类型检查
Summary points
Instructor提供的自动验证能力不仅减少了手写验证代码的工作量，还能捕捉到更多潜在问题，提高数据质量。
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 " 怎样优化大语言模型的响应数据验证流程？
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