LangExtract - Biblioteca Python de código aberto do Google para extração de informações estruturadas

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的主要功能

• extração de texto：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。
• Saída estruturada：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。
• Adaptação de domínio：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。
• Processamento eficiente：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

• Site do projeto：https://pypi.org/project/langextract/
• Repositório do GitHub：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。
• modelo de configuração：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）。
• Escrever código：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。
• Salvar resultados：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。
• Otimização e ajuste：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

• Analista de dados：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。
• 医疗行业从业者：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。
• Profissionais da área jurídica：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。
• Pesquisadores acadêmicos：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。