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Instructor的钩子系统提供了LLM交互过程的完全可观测性和控制能力

2025-09-10

1.5 K

Instructor的钩子系统是该库的强大特性之一，它在LLM交互的生命周期中提供了多个切入点。开发者可以在请求前、响应后以及其他关键节点插入自定义逻辑。

这些钩子使实现日志记录、性能监控、数据转换等功能变得简单直接。例如，可以添加钩子来记录所有请求和响应以便后续分析，或者在发送请求前对数据进行预处理。

钩子系统的灵活性特别适合企业环境的复杂需求。它支持链式调用和条件执行，使开发者能够构建精细的控制流程，满足各种监控、审计和安全合规要求。

この答えは記事から得たものである。講師：大規模言語モデルの構造化出力ワークフローを簡素化するPythonライブラリについて

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