Instructor : La bibliothèque Python incontournable pour des sorties structurées de LLM

Dans le paysage en évolution rapide de l'intelligence artificielle, extraire des données fiables et structurées des grands modèles linguistiques (LLM) reste un défi majeur. C'est là qu'intervient Instructor, la principale bibliothèque Python open source conçue pour simplifier cette tâche complexe. Avec plus de 3 millions de téléchargements mensuels et une communauté dynamique, Instructor est devenue la solution de référence pour les développeurs recherchant des sorties typées, validées et automatiquement réessayées de leurs modèles d'IA.

Qu'est-ce qu'Instructor ?

Instructor est bâti sur Pydantic, une puissante bibliothèque de validation de données, pour offrir un cadre intuitif et robuste d'interaction avec les LLM. Il permet aux développeurs de définir la structure exacte des données dont ils ont besoin à l'aide des modèles Pydantic. Cela garantit que les sorties des LLM sont non seulement cohérentes mais aussi conformes aux schémas prédéfinis, réduisant considérablement les erreurs et améliorant la qualité des données.

Fonctionnalités Clés :

• Sorties Structurées : Définissez des modèles Pydantic pour spécifier précisément le format de données souhaité de vos LLM.
• Nouvelles Tentatives Automatiques : Logique intégrée pour les tentatives automatiques en cas d'échec de validation, éliminant le besoin de gestion manuelle des erreurs.
• Validation des Données : S'appuie sur les capacités de validation robustes de Pydantic pour garantir la qualité et l'intégrité des réponses des LLM.
• Prise en Charge du Streaming : Traitement en temps réel des réponses partielles et des listes pour une réactivité accrue de l'application.
• Compatibilité Multi-Fournisseurs : Fonctionne de manière transparente avec plus de 15 fournisseurs de LLM, y compris OpenAI, Anthropic, Google (Gemini), Mistral, Cohere, Ollama, DeepSeek, et bien d'autres, offrant une API unifiée.
• Sécurité de Type (Type Safety) : Profitez d'un support IDE complet avec une inférence de type et une autocomplétion appropriées, stimulant la productivité des développeurs.
• Support Open Source : Exécutez n'importe quel modèle open source localement à l'aide de frameworks comme Ollama, llama-cpp-python ou vLLM.

Démarrage rapide : Extraire des données structurées en 3 lignes

Démarrer avec Instructor est incroyablement simple. Après l'installation, vous pouvez extraire des données structurées presque instantanément :

import instructor
from pydantic import BaseModel
from openai import OpenAI

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: int
    occupation: str

client = instructor.from_openai(OpenAI())
person = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini"