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

O que é o LangExtract?

O LangExtract é uma biblioteca Python de código aberto do Google que usa modelos de linguagem grandes (LLMs) para extrair informações estruturadas de textos não estruturados. Com comandos definidos pelo usuário e um pequeno número de exemplos, ela pode identificar e organizar com eficiência os principais detalhes, como nomes de medicamentos de anotações clínicas ou relações de caracteres da literatura etc. Os principais pontos fortes do LangExtract são o posicionamento preciso do texto de origem, que mapeia cada extração para o local exato do texto original, e o suporte para realce visual, que facilita o rastreamento e a verificação. Com suporte a vários modelos de linguagem, incluindo modelos de nuvem e modelos locais de código aberto, o LangExtract pode lidar com documentos longos e otimizar a eficiência da extração. O LangExtract oferece recursos de visualização interativa e pode gerar arquivos HTML independentes, facilitando aos usuários a visualização e a revisão dos resultados da extração em seu contexto original. O LangExtract pode ser usado em diversas áreas, como saúde, literatura, finanças, etc., ajudando os usuários a extrair rapidamente informações valiosas de textos complexos.

Principais funções do LangExtract

• extração de textoExtraia informações importantes de textos não estruturados e ofereça suporte a vários tipos de dados, como notas clínicas, relatórios etc.
• posicionamento precisoMapeia com precisão o conteúdo extraído para os locais do texto de origem e oferece suporte ao destaque visual para rastreabilidade e verificação.
• Saída estruturadaSaída das informações extraídas em um formato estruturado (por exemplo, JSONL) para facilitar o processamento e a análise subsequentes.
• Otimização de documentos longosProcessamento eficiente de documentos ultralongos e melhoria da recuperação por meio de estratégias de extração de texto e de várias rodadas.
• Visualização interativaGeração de arquivos HTML interativos que permitem aos usuários visualizar e revisar os resultados da extração em seu contexto original.
• Suporte a modelos flexíveisModelos de vários idiomas são suportados, incluindo modelos baseados em nuvem (por exemplo, Google Gemini) e modelos locais de código aberto.
• Adaptação de domínioO modelo de extração de dados de qualquer domínio pode ser definido com um pequeno número de exemplos, sem a necessidade de ajuste fino do modelo, para vários domínios, como saúde, literatura, finanças e outros.
• Processamento eficienteSuporte ao processamento paralelo, melhora a eficiência da extração e é adequado para tarefas de processamento de texto em grande escala.

Endereço do projeto LangExtract

• Site do projeto:: https://pypi.org/project/langextract/
• Repositório do GitHub:: https://github.com/google/langextract

Como usar o LangExtract

• Instalação do LangExtractInstalar a biblioteca LangExtract com o pip, a ferramenta de gerenciamento de pacotes do Python.
• Definir a tarefa de extraçãoInstruções de extração: desenvolva instruções de extração com base nos requisitos, especifique o tipo de informação a ser extraída e prepare uma pequena quantidade de dados de amostra.
• modelo de configuraçãoEscolha um modelo de linguagem adequado, seja um modelo de nuvem (por exemplo, Google Gemini) ou um modelo local (por exemplo, por meio do Ollama (Interface).
• Escrever códigoDescrição: Escreva o código usando a API fornecida pelo LangExtract para carregar o modelo e chamar a função de extração.
• Extração operacionalLangExtract: Execute o código para realizar a operação de extração no texto de destino; o LangExtract realizará a extração de informações de acordo com a tarefa e o modelo definidos.
• Salvar resultadosSalvar os resultados da extração em um formato estruturado (por exemplo, arquivo JSONL) para facilitar o processamento posterior.
• Gerar relatórios de visualizaçãoUse as ferramentas fornecidas pelo LangExtract para gerar relatórios interativos de visualização em HTML para facilitar a visualização e a validação dos resultados da extração.
• Otimização e ajusteAjuste as instruções de extração ou os parâmetros do modelo para otimizar os resultados da extração de acordo com a precisão e a demanda dos resultados da extração.

Principais pontos fortes do LangExtract

• Posicionamento preciso do texto de origemPode mapear com precisão cada extração para sua posição no texto original, oferece suporte ao destaque visual e facilita a rastreabilidade e a verificação.
• Adaptação flexível do modeloSuporte a vários modelos de linguagem, incluindo modelos de nuvem (por exemplo, Google Gemini) e modelos locais de código aberto (por exemplo, por meio da interface Ollama), adaptando-se às necessidades de diferentes cenários.
• Processamento otimizado de documentos longosOtimizado para documentos muito longos a fim de melhorar a eficiência da extração e a recuperação por meio de estratégias de extração de texto em pedaços, processamento paralelo e várias rodadas.
• Visualização interativaFornece relatórios de visualização HTML interativos gerados com um único clique, facilitando aos usuários a visualização e a revisão dos resultados da extração em seu contexto original.
• Saída estruturada eficienteAplicação de um padrão de saída consistente com base em um pequeno número de exemplos garante que os resultados da extração sejam estruturados e robustos.
• Altamente adaptável ao campoDefina tarefas de extração para qualquer domínio com apenas alguns exemplos, sem ajuste fino do modelo, para uma ampla gama de domínios, como saúde, literatura, finanças e muito mais.

A quem se destina o LangExtract

• Analista de dadosA necessidade de extrair informações valiosas de grandes quantidades de dados textuais para análise de dados e geração de relatórios.
• Profissionais do setor médicoPor exemplo, médicos, enfermeiros, pesquisadores médicos, para processar textos médicos, como anotações clínicas, registros médicos etc.
• Profissionais da área jurídicaPor exemplo, advogados, equipe jurídica, para análise de documentos jurídicos, contratos etc. e extração de termos e informações importantes.
• Pessoal do setor financeiroPor exemplo, analistas financeiros, gerentes de risco, para processar relatórios financeiros e registros de transações.
• Pesquisadores acadêmicosDados e conclusões precisam ser extraídos da literatura acadêmica para pesquisa e síntese.
• pesquisador literárioUsado para analisar obras literárias e extrair informações sobre personagens, enredo, temas, etc.