大模型JSON格式输出:instructor

参考:

https://github.com/567-labs/instructor

安装:

复制代码
pip install instructor

使用:

复制代码
from pydantic import BaseModel 
import instructor
from openai import OpenAI 

 # 定义你想要的数据结构 
class UserInfo(BaseModel):     
      name: str     
      age: int    
      skills: list[str]  

# 1. 準備工作:初始化用戶端
client = OpenAI(
    # 建議通過環境變數配置API Key,避免寫入程式碼。
    api_key="&&&393",
    # API Key與地區強綁定,請確保base_url與API Key的地區一致。
    base_url="https://&&olces.com/api/v3",
)

# 自动给 LLM 加上结构化约束
client = instructor.patch(client) 
 
user_info = client.chat.completions.create(    
 model="deepseek-v3-1-terminus",    
 response_model=UserInfo, #   直接传类,甚至不需要自己写 JSON Prompt    
 messages=[{"role": "user", "content": "Melon 今年 25 岁,擅长 Python 和 AI"}] ) 

print(user_info.name) # 直接拿到对象,舒服!
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