instructor

Instructor 是一个 Python 库，旨在简化从大语言模型（LLM）中提取结构化数据的流程。它通过与 Pydantic 集成，提供类型安全且经过验证的输出，无需手动进行 JSON 解析或错误处理。开发者只需定义一个表示期望输出结构的 Pydantic 模型，然后将其传递给 Instructor 的客户端接口，后者会自动处理模式生成、响应验证，并在验证失败时执行重试逻辑。 该库支持多种 LLM 提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama 和 Groq——均通过一致的 API 实现。它还提供了高级功能，如生成过程中的流式部分结果、嵌套对象提取，以及针对无效输出的自动重试与反馈机制。 与 LangChain 或 LlamaIndex 等框架相比，Instructor 更加轻量，专注于结构化提取这一单一任务。它已被超过 100,000 名开发者和公司投入生产环境使用，其中包括 OpenAI、Google、Microsoft 和 AWS 的团队。该项目在 GitHub 上获得超过 1 万颗星，月下载量超过 300 万次。 除 Python 外，Instructor 还提供 TypeScript、Ruby、Go、Elixir 和 Rust 的官方实现。文档、示例和社区支持可通过其官网和 Discord 服务器获取。对于更复杂的代理工作流，团队推荐使用 PydanticAI，它在 Instructor 的基础之上增加了更多工具和可观测性功能。 安装非常简单，通过 pip、uv 或 Poetry 即可完成。无需复杂配置——只需定义模型，即可从自然语言输入中可靠地提取结构化数据。