背景
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。
コアソリューション
- 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
- 实时状态监控：通过hook系统监控流进度和状态变化
実施内容
- 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
持ち帰りポイント
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。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 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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