Introdução às etapas básicas
A extração de dados estruturados da linguagem natural usando o Instructor pode ser dividida em três etapas principais:
- Definição do modelo de dados Pydantic
- Inicialização do cliente OpenAI e integração com o Instructor
- Chamada do método chat.completions.create
Instruções operacionais detalhadas
Aqui estão os pontos principais do exemplo de implementação concreta:
- Definição do modeloVocê precisa criar uma classe que herde do BaseModel e especificar explicitamente os tipos de campo.
- Integração do clienteEnvolvimento do cliente OpenAI padrão usando o método constructor.from_openai()
- Chamada de API: o parâmetro response_model deve ser especificado para associar a estrutura de saída
Recomendações de melhores práticas
- Adicione descrições detalhadas aos campos principais para melhorar a compreensão do modelo
- Considere adicionar campos opcionais para lidar com incertezas
- Para estruturas complexas, é possível usar o design de modelo aninhado
Essa resposta foi extraída do artigoInstrutor: uma biblioteca Python para simplificar fluxos de trabalho de saída estruturada para grandes modelos de linguagemO
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