インストラクターの再試行管理とデータ検証機能により、LLM応答の信頼性と正確性を保証します。

2025-09-10

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Instructorの内蔵リトライメカニズムは、その信頼性を保証する重要なものです。開発者はリクエストのリトライ回数や条件を簡単に設定でき、システムは送信エラーやレート制限、その他の一時的な問題を自動的に処理します。この設計により、APIコールの成功率が劇的に向上します。

データの検証に関しては、インストラクターはLLMの出力を厳密に検査するためにパイダンティック・モデルを利用する。レスポンスが事前に定義された構造に適合していない場合、システムは再試行をトリガーするか、詳細なエラーメッセージを報告します。これはデータの正確性を保証するだけでなく、明確なデバッグ情報を提供します。

ライブラリはまた、検証の失敗に対する応答のインテリジェントな処理もサポートしており、開発者はデータの修正、リクエストの再試行、エラーのロギングを選択できる。このような包括的なデータ品質管理メカニズムにより、Instructorは特に生産環境の厳しさに適している。

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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