LangExtract - 構造化情報を抽出するためのGoogleのオープンソースPythonライブラリ

LangExtract是什么

LangExtract 是 Google 开源的 Python 库,利用大型语言模型(LLMs)从非结构化文本中提取结构化信息。通过用户定义的指令和少量示例,能高效地识别并组织关键细节,例如从临床笔记中提取药物名称或从文学作品中提取人物关系等。LangExtract 的核心优势在于精确的源文本定位功能,可以将每次提取映射到原文的准确位置,支持可视化高亮显示,方便追溯和验证。支持多种语言模型,包括云端模型和本地开源模型,能处理长文档并优化提取效率。LangExtract 提供交互式可视化功能,可以生成独立的 HTML 文件,方便用户在原始上下文中查看和审查提取结果。适用于医疗、文学、金融等多个领域,帮助用户快速从复杂文本中提取有价值的信息。

LangExtract - 谷歌开源的Python库,提取结构化信息

LangExtract的主要功能

  • テキスト抽出:从非结构化文本中提取关键信息,支持多种类型的数据,如临床笔记、报告等。
  • 精确定位:将提取的内容精确映射到源文本位置,支持可视化高亮显示,便于追溯和验证。
  • 構造化出力:将提取的信息以结构化格式输出(如 JSONL),便于后续处理和分析。
  • 长文档优化:通过文本分块和多轮提取策略,高效处理超长文档,提高召回率。
  • 交互式可视化:生成交互式 HTML 文件,方便用户在原始上下文中查看和审查提取结果。
  • 灵活的模型支持:支持多种语言模型,包括云端模型(如 Google Gemini)和本地开源模型。
  • ドメイン適応:通过少量示例即可定义任何领域的提取任务,无需微调模型,适用于医疗、文学、金融等多领域。
  • 効率的な処理:支持并行处理,提升提取效率,适合大规模文本处理任务。

LangExtract的项目地址

  • プロジェクトのウェブサイト:https://pypi.org/project/langextract/
  • GitHubリポジトリ:https://github.com/google/langextract

如何使用LangExtract

  • 安装 LangExtract:通过 Python 的包管理工具 pip 安装 LangExtract 库。
  • 定义提取任务:根据需求制定提取指令,明确需要提取的信息类型,并准备少量示例数据。
  • 構成モデル:选择合适的语言模型,可以是云端模型(如 Google Gemini)或本地模型(如通过 Ollama 接口)。
  • コードを書く:使用 LangExtract 提供的 API 编写代码,加载模型并调用提取功能。
  • 运行提取:执行代码,对目标文本进行提取操作,LangExtract 会根据定义的任务和模型进行信息提取。
  • 結果を保存:将提取结果保存为结构化的格式(如 JSONL 文件),便于后续处理。
  • 生成可视化报告:利用 LangExtract 提供的工具生成交互式 HTML 可视化报告,方便查看和验证提取结果。
  • 最適化と調整:根据提取结果的准确性和需求,调整提取指令或模型参数,优化提取效果。

LangExtract的核心优势

  • 精确的源文本定位:能将每次提取的内容精确映射到原文中的位置,支持可视化高亮显示,便于追溯和验证。
  • 灵活的模型适配:支持多种语言模型,包括云端模型(如 Google Gemini)和本地开源模型(如通过 Ollama 接口),适应不同场景需求。
  • 长文档优化处理:针对超长文档优化,通过文本分块、并行处理和多轮提取策略,提高提取效率和召回率。
  • 交互式可视化:提供一键生成的交互式 HTML 可视化报告,方便用户在原始上下文中查看和审查提取结果。
  • 高效结构化输出:基于少量示例强制执行一致的输出模式,确保提取结果结构化且稳健。
  • 领域适应性强:仅需少量示例即可定义任何领域的提取任务,无需微调模型,适用于医疗、文学、金融等多个领域。

LangExtract的适用人群

  • データアナリスト:需要从大量文本数据中提取有价值信息,用于数据分析和报告生成。
  • 医療業界関係者:如医生、护士、医学研究人员,用于处理临床笔记、病历等医疗文本。
  • 法律专业人士:如律师、法务人员,用于分析法律文件、合同等,提取关键条款和信息。
  • 金融行业人员:如金融分析师、风险管理人员,用于处理金融报告和交易记录。
  • 学術研究者:需要从学术文献中提取数据和结论,用于研究和综述。
  • 文学研究者:用于分析文学作品,提取人物、情节、主题等信息。
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