背景介绍
大语言模型(LLM)的原始输出通常是自由格式的文本，这使得程序化处理变得困难。Instructor库专门设计来解决这一问题，通过结构化输出简化后续的数据处理流程。
核心解决方案
- 使用Pydantic模型定义结构：首先创建一个继承自BaseModel的类，明确定义你期望的输出字段和类型
- 集成LLM客户端：通过instructor.from_openai()将标准客户端包裹，添加结构化处理能力
- 指定response_model参数：在API调用时传入你定义的模型类，让LLM按照该格式返回数据
- 自动化验证：Instructor会自动验证返回数据是否符合模型定义，确保类型正确
变通方法
- 对于复杂嵌套结构，可以使用Pydantic的嵌套模型功能
- 如果某些字段可能为空，可以使用Optional类型标注
- 对于特殊数据格式，可以利用Pydantic的自定义验证器
总结要点
使用Instructor库+Pydantic模型的方法不仅可以解决输出混乱的问题，还能在数据的早期阶段就捕获格式错误，大幅降低后续处理的难度。
本答案来源于文章《Instructor：简化大语言模型结构化输出工作流的Python库》
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