LangExtract - Googles quelloffene Python-Bibliothek zum Extrahieren strukturierter Informationen

Was ist LangExtract?

LangExtract ist eine Open-Source-Python-Bibliothek von Google, die große Sprachmodelle (LLMs) verwendet, um strukturierte Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren. Mit benutzerdefinierten Befehlen und einer kleinen Anzahl von Beispielen kann sie effizient wichtige Details identifizieren und organisieren, wie z. B. Medikamentennamen aus klinischen Notizen oder Zeichenbeziehungen aus der Literatur usw. Die Hauptstärken von LangExtract sind die präzise Positionierung des Ausgangstextes, die jede Extraktion auf die exakte Stelle des Originaltextes abbildet, und die Unterstützung für visuelle Hervorhebungen, die das Zurückverfolgen und Überprüfen erleichtern. LangExtract unterstützt mehrere Sprachmodelle, darunter Cloud-Modelle und lokale Open-Source-Modelle, und ist in der Lage, lange Dokumente zu verarbeiten und die Effizienz der Extraktion zu optimieren. LangExtract bietet interaktive Visualisierungsfunktionen und kann eigenständige HTML-Dateien generieren, so dass die Benutzer die Extraktionsergebnisse in ihrem ursprünglichen Kontext betrachten und überprüfen können. LangExtract kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, z. B. im Gesundheitswesen, in der Literatur, im Finanzwesen usw., und hilft den Benutzern, schnell wertvolle Informationen aus komplexen Texten zu extrahieren.

Die wichtigsten Funktionen von LangExtract

• TextextraktionExtrahieren von Schlüsselinformationen aus unstrukturiertem Text und Unterstützung vieler Datentypen wie klinische Notizen, Berichte usw.
• genaue PositionierungExtrahierte Inhalte werden genau den Stellen im Ausgangstext zugeordnet, und die visuelle Hervorhebung dient der Rückverfolgbarkeit und Überprüfung.
• Strukturierte AusgabeAusgabe der extrahierten Informationen in einem strukturierten Format (z. B. JSONL), um die spätere Verarbeitung und Analyse zu erleichtern.
• Optimierung von langen DokumentenEffiziente Verarbeitung ultralanger Dokumente und Verbesserung der Wiedererkennung durch Text-Chunking und Extraktionsstrategien mit mehreren Runden.
• Interaktive VisualisierungGenerieren Sie interaktive HTML-Dateien, die es den Benutzern ermöglichen, die Extraktionsergebnisse in ihrem ursprünglichen Kontext zu betrachten und zu überprüfen.
• Flexible ModellunterstützungMehrere Sprachmodelle werden unterstützt, darunter Cloud-basierte Modelle (z. B. Google Gemini) und lokale Open-Source-Modelle.
• Anpassung der BereicheExtraktionsaufgaben für jede beliebige Domäne können mit einer kleinen Anzahl von Beispielen definiert werden, ohne dass eine Feinabstimmung des Modells erforderlich ist, und zwar für mehrere Domänen wie Gesundheitswesen, Literatur, Finanzen und mehr.
• Effiziente VerarbeitungUnterstützt die parallele Verarbeitung, verbessert die Extraktionseffizienz und ist für umfangreiche Textverarbeitungsaufgaben geeignet.

LangExtract Projektadresse

• Projekt-Website:: https://pypi.org/project/langextract/
• GitHub-Repository:: https://github.com/google/langextract

Wie man LangExtract benutzt

• Installieren von LangExtractInstallieren Sie die LangExtract-Bibliothek mit pip, dem Paketverwaltungsprogramm von Python.
• Definieren Sie die ExtraktionsaufgabeEntwicklung von Extraktionsanweisungen auf der Grundlage der Anforderungen, Spezifizierung der Art der zu extrahierenden Informationen und Vorbereitung einer kleinen Menge von Beispieldaten.
• KonfigurationsmodellWählen Sie ein geeignetes Sprachmodell, entweder ein Cloud-Modell (z. B. Google Gemini) oder ein lokales Modell (z. B. über die Ollama-Schnittstelle).
• Code schreibenSchreiben Sie Code, der die von LangExtract bereitgestellte API verwendet, um das Modell zu laden und die Extraktionsfunktion aufzurufen.
• Operative ExtraktionAusführen des Codes zur Durchführung der Extraktionsoperation am Zieltext, LangExtract führt die Informationsextraktion entsprechend der definierten Aufgabe und dem Modell durch.
• Ergebnisse speichernSpeichern Sie die Extraktionsergebnisse in einem strukturierten Format (z.B. JSONL-Datei) zur einfachen Weiterverarbeitung.
• Erstellung von VisualisierungsberichtenDie von LangExtract bereitgestellten Werkzeuge ermöglichen die Erstellung interaktiver HTML-Visualisierungsberichte zur einfachen Anzeige und Validierung der Extraktionsergebnisse.
• Optimierung und AnpassungAnpassung der Extraktionsanweisungen oder der Modellparameter zur Optimierung der Extraktionsergebnisse je nach Genauigkeit und Bedarf der Extraktionsergebnisse.

Die wichtigsten Stärken von LangExtract

• Präzise Positionierung des AusgangstextesKann jede Extraktion präzise ihrer Position im Originaltext zuordnen, unterstützt die visuelle Hervorhebung und erleichtert die Rückverfolgbarkeit und Überprüfung.
• Flexible ModellanpassungMehrere Sprachmodelle werden unterstützt, darunter Cloud-Modelle (z. B. Google Gemini) und lokale Open-Source-Modelle (z. B. über die Ollama-Schnittstelle), die sich an die Anforderungen verschiedener Szenarien anpassen.
• Optimierte Verarbeitung von langen DokumentenOptimiert für sehr lange Dokumente zur Verbesserung der Extraktionseffizienz und der Wiederauffindbarkeit durch Text-Chunking, Parallelverarbeitung und Extraktionsstrategien mit mehreren Runden.
• Interaktive VisualisierungBietet interaktive HTML-Visualisierungsberichte, die mit einem einzigen Klick erstellt werden, so dass die Benutzer die Extraktionsergebnisse in ihrem ursprünglichen Kontext betrachten und überprüfen können.
• Effiziente strukturierte AusgabeDie Erzwingung eines konsistenten Ausgabemusters auf der Grundlage einer kleinen Anzahl von Beispielen gewährleistet, dass die Extraktionsergebnisse strukturiert und robust sind.
• Hohe Anpassungsfähigkeit an den EinsatzbereichDefinieren Sie Extraktionsaufgaben für jede beliebige Domäne mit nur wenigen Beispielen, ohne Feinabstimmung des Modells, für ein breites Spektrum von Domänen wie Gesundheitswesen, Literatur, Finanzen und mehr.

Für wen LangExtract geeignet ist

• DatenanalystDie Notwendigkeit, wertvolle Informationen aus großen Mengen von Textdaten für die Datenanalyse und Berichterstellung zu extrahieren.
• Praktiker der medizinischen Industrie: z. B. Ärzte, Krankenschwestern, medizinische Forscher, für die Verarbeitung medizinischer Texte wie Krankenberichte, Krankenakten usw.
• Juristenz.B. Anwälte, juristisches Personal, zur Analyse von Rechtsdokumenten, Verträgen usw. und zur Extraktion von Schlüsselbegriffen und -informationen.
• Personal der Finanzindustrie: z. B. Finanzanalysten, Risikomanager, für die Bearbeitung von Finanzberichten und Transaktionsdatensätzen.
• Akademische ForscherDaten und Schlussfolgerungen müssen für Forschung und Synthese aus der akademischen Literatur entnommen werden.
• LiteraturwissenschaftlerDient der Analyse literarischer Werke und der Gewinnung von Informationen über Figuren, Handlung, Themen usw.