LangExtract - 구조화된 정보를 추출하기 위한 Google의 오픈 소스 Python 라이브러리

LangExtract란 무엇인가요?

LangExtract는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용해 비정형 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하는 Google 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 사용자 정의 명령과 소수의 예제를 통해 임상 노트의 약물 이름이나 문헌의 인물 관계 등 주요 세부 정보를 효율적으로 식별하고 정리할 수 있습니다. LangExtract의 핵심 강점은 각 추출을 원본 텍스트의 정확한 위치에 매핑하는 정확한 소스 텍스트 위치 지정과 쉽게 역추적하고 검증할 수 있는 시각적 강조 표시를 지원한다는 점입니다. 클라우드 모델과 로컬 오픈 소스 모델을 포함한 여러 언어 모델을 지원하는 LangExtract는 긴 문서를 처리하고 추출 효율성을 최적화할 수 있으며, 대화형 시각화 기능을 제공하고 독립형 HTML 파일을 생성할 수 있어 사용자가 추출 결과를 원래의 맥락에서 쉽게 보고 검토할 수 있습니다. LangExtract는 의료, 문학, 금융 등 다양한 분야에서 사용할 수 있으며, 복잡한 텍스트에서 가치 있는 정보를 빠르게 추출할 수 있도록 도와줍니다.

LangExtract의 주요 기능

• 텍스트 추출비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하고 임상 노트, 보고서 등과 같은 다양한 유형의 데이터를 지원합니다.
• 정확한 포지셔닝추출된 콘텐츠를 소스 텍스트 위치에 정확하게 매핑하고 추적 및 검증을 위한 시각적 강조 표시를 지원합니다.
• 구조화된 출력추출된 정보를 구조화된 형식(예: JSONL)으로 출력하여 후속 처리 및 분석이 용이하도록 합니다.
• 긴 문서 최적화텍스트 청크 및 다중 라운드 추출 전략을 통해 매우 긴 문서를 효율적으로 처리하고 기억력을 향상하세요.
• 대화형 시각화사용자가 원래의 컨텍스트에서 추출 결과를 보고 검토할 수 있는 대화형 HTML 파일을 생성합니다.
• 유연한 모델 지원클라우드 기반 모델(예: Google Gemini) 및 로컬 오픈 소스 모델을 포함하여 여러 언어 모델이 지원됩니다.
• 도메인 적응의료, 문학, 금융 등과 같은 여러 도메인에 대해 모델을 미세 조정할 필요 없이 적은 수의 예제로 모든 도메인에 대한 추출 작업을 정의할 수 있습니다.
• 효율적인 처리병렬 처리를 지원하고 추출 효율을 향상시키며 대규모 텍스트 처리 작업에 적합합니다.

LangExtract 프로젝트 주소

• 프로젝트 웹사이트:: https://pypi.org/project/langextract/
• GitHub 리포지토리:: https://github.com/google/langextract

LangExtract 사용 방법

• LangExtract 설치파이썬의 패키지 관리 도구인 pip로 LangExtract 라이브러리를 설치합니다.
• 추출 작업 정의요구 사항에 따라 추출 지침을 개발하고, 추출할 정보 유형을 지정하고, 소량의 샘플 데이터를 준비합니다.
• 구성 모델클라우드 모델(예: Google Gemini) 또는 로컬 모델(예: 다음을 통해) 중 적합한 언어 모델을 선택합니다. Ollama (인터페이스).
• 코드 작성: LangExtract에서 제공하는 API를 사용하여 모델을 로드하고 추출 함수를 호출하는 코드를 작성합니다.
• 추출 실행: 대상 텍스트에서 추출 작업을 수행하는 코드를 실행하면 LangExtract가 정의된 작업과 모델에 따라 정보 추출을 수행합니다.
• 결과 저장추출 결과를 구조화된 형식(예: JSONL 파일)으로 저장하여 나중에 쉽게 처리할 수 있도록 합니다.
• 시각화 보고서 생성LangExtract에서 제공하는 도구를 사용하여 대화형 HTML 시각화 보고서를 생성하여 추출 결과를 쉽게 보고 검증할 수 있습니다.
• 최적화 및 조정추출 지침 또는 모델 매개변수를 조정하여 추출 결과의 정확도와 수요에 따라 추출 결과를 최적화합니다.

LangExtract의 핵심 강점

• 정확한 소스 텍스트 위치 지정각 추출을 원본 텍스트의 해당 위치에 정확하게 매핑하고 시각적 강조 표시를 지원하며 추적 및 검증을 용이하게 합니다.
• 유연한 모델 적용다양한 시나리오의 요구에 맞게 클라우드 모델(예: Google Gemini) 및 로컬 오픈 소스 모델(예: Ollama 인터페이스)을 포함한 여러 언어 모델이 지원됩니다.
• 긴 문서 처리 최적화매우 긴 문서에 최적화되어 텍스트 청크, 병렬 처리 및 다중 라운드 추출 전략을 통해 추출 효율과 회상률을 향상시킵니다.
• 대화형 시각화클릭 한 번으로 생성된 대화형 HTML 시각화 보고서를 제공하여 사용자가 원래의 컨텍스트에서 추출 결과를 쉽게 보고 검토할 수 있습니다.
• 효율적인 구조화된 출력적은 수의 예제를 기반으로 일관된 출력 패턴을 적용하면 추출 결과가 체계적이고 견고해집니다.
• 현장 적응력이 뛰어납니다.의료, 문학, 금융 등과 같은 광범위한 도메인에 대해 모델을 미세 조정하지 않고도 몇 가지 예제만으로 모든 도메인에 대한 추출 작업을 정의할 수 있습니다.

LangExtract의 대상

• 데이터 분석가데이터 분석 및 보고서 작성을 위해 대량의 텍스트 데이터에서 가치 있는 정보를 추출해야 할 필요성.
• 의료 업계 종사자예: 의사, 간호사, 의료 연구원, 임상 노트, 의료 기록 등과 같은 의료 텍스트 처리용
• 법률 전문가변호사, 법무 담당자 등 법률 문서, 계약서 등을 분석하고 주요 용어와 정보를 추출하는 경우.
• 금융 업계 담당자:: 재무 분석가, 리스크 관리자, 재무 보고서 및 거래 기록 처리를 위한 경우.
• 학술 연구자연구 및 종합을 위해 학술 문헌에서 데이터와 결론을 추출해야 합니다.
• 문학 연구자문학 작품을 분석하고 등장인물, 줄거리, 주제 등에 대한 정보를 추출하는 데 사용됩니다.