LangExtract - библиотека Google с открытым исходным кодом на языке Python для извлечения структурированной информации.

Что такое LangExtract?

LangExtract - это Python-библиотека с открытым исходным кодом от Google, которая использует большие языковые модели (LLM) для извлечения структурированной информации из неструктурированного текста. С помощью команд, задаваемых пользователем, и небольшого количества примеров она может эффективно выявлять и упорядочивать ключевые детали, такие как названия лекарств из клинических записей, отношения персонажей из литературы и т. д. Основными достоинствами LangExtract являются точное позиционирование исходного текста, благодаря которому каждое извлечение точно соответствует месту исходного текста, и поддержка визуального выделения, что облегчает отслеживание и проверку. LangExtract поддерживает несколько языковых моделей, включая облачные модели и локальные модели с открытым исходным кодом, и позволяет обрабатывать длинные документы и оптимизировать эффективность извлечения. LangExtract предоставляет возможности интерактивной визуализации и может генерировать отдельные HTML-файлы, что позволяет пользователям легко просматривать и анализировать результаты извлечения в их исходном контексте. LangExtract может использоваться в различных областях, таких как здравоохранение, литература, финансы и т. д., помогая пользователям быстро извлекать ценную информацию из сложных текстов.

Основные функции LangExtract

• извлечение текстаИзвлечение ключевой информации из неструктурированного текста и поддержка многих типов данных, таких как клинические записи, отчеты и т.д.
• точное позиционирование: Точное сопоставление извлеченного содержимого с местами исходного текста и поддержка визуального выделения для отслеживания и проверки.
• Структурированный вывод: Вывод извлеченной информации в структурированном формате (например, JSONL) для облегчения последующей обработки и анализа.
• Оптимизация длинных документов: Эффективная обработка сверхдлинных документов и улучшение запоминания с помощью стратегий разбиения текста на части и многораундового извлечения.
• Интерактивная визуализация: Создание интерактивных HTML-файлов, позволяющих пользователям просматривать и анализировать результаты извлечения в их исходном контексте.
• Гибкая поддержка моделей: Поддерживаются различные языковые модели, включая облачные (например, Google Gemini) и локальные модели с открытым исходным кодом.
• Адаптация доменаЗадачи извлечения информации для любой области могут быть определены с помощью небольшого количества примеров, без необходимости точной настройки модели, для различных областей, таких как здравоохранение, литература, финансы и т.д.
• Эффективная обработка: Поддерживает параллельную обработку, повышает эффективность извлечения и подходит для решения масштабных задач обработки текста.

Адрес проекта LangExtract

• Веб-сайт проекта:: https://pypi.org/project/langextract/
• Репозиторий GitHub:: https://github.com/google/langextract

Как использовать LangExtract

• Установка LangExtract: Установите библиотеку LangExtract с помощью pip, инструмента управления пакетами Python.
• Определите задачу извлечения: Разработайте инструкции по извлечению на основе требований, укажите тип извлекаемой информации и подготовьте небольшой объем выборочных данных.
• модель конфигурации: Выберите подходящую языковую модель, либо облачную (например, Google Gemini), либо локальную (например, через Оллама (Интерфейс).
• Напишите код: Напишите код, используя API, предоставляемый LangExtract, для загрузки модели и вызова функции извлечения.
• Оперативное извлечение: Выполните код для выполнения операции извлечения информации из целевого текста, LangExtract выполнит извлечение информации в соответствии с заданной задачей и моделью.
• Сохранить результаты: Сохраните результаты извлечения в структурированном формате (например, в файле JSONL) для удобства последующей обработки.
• Создание отчетов о визуализации: Используйте инструменты, предоставляемые LangExtract, для создания интерактивных HTML-отчетов о визуализации для удобного просмотра и проверки результатов извлечения.
• Оптимизация и настройка: Настройте инструкции по экстракции или параметры модели для оптимизации результатов экстракции в соответствии с точностью и требованиями к результатам экстракции.

Основные преимущества LangExtract

• Точное позиционирование исходного текста: Позволяет точно сопоставить каждое извлечение с его положением в оригинальном тексте, поддерживает визуальное выделение, облегчает отслеживание и проверку.
• Гибкая адаптация моделей: Поддерживаются различные языковые модели, включая облачные (например, Google Gemini) и локальные модели с открытым исходным кодом (например, через интерфейс Ollama), адаптирующиеся к потребностям различных сценариев.
• Оптимизированная обработка длинных документов: Оптимизирован для очень длинных документов с целью повышения эффективности извлечения и запоминания с помощью разбиения текста на части, параллельной обработки и многораундовых стратегий извлечения.
• Интерактивная визуализация: Предоставляет интерактивные отчеты с HTML-визуализацией, создаваемые одним щелчком мыши, что позволяет пользователям легко просматривать и анализировать результаты извлечения в их исходном контексте.
• Эффективный структурированный вывод: Применение последовательного шаблона вывода на основе небольшого числа примеров обеспечивает структурированность и надежность результатов извлечения.
• Высокая приспособляемость к работе в полевых условияхОпределять задачи извлечения информации для любого домена с помощью всего нескольких примеров, без тонкой настройки модели, для широкого спектра доменов, таких как здравоохранение, литература, финансы и т.д.

Для кого предназначен LangExtract

• Аналитик данных: Необходимость извлекать ценную информацию из больших объемов текстовых данных для анализа данных и создания отчетов.
• Практикующие специалисты медицинской отрасли: например, для врачей, медсестер, медицинских исследователей, для обработки медицинских текстов, таких как клинические записи, медицинские карты и т.д.
• Профессионалы в области права: например, юристам, сотрудникам юридических служб, для анализа юридических документов, договоров и т.д. и извлечения ключевых терминов и информации.
• Персонал финансовой отрасли: например, финансовые аналитики, риск-менеджеры, для обработки финансовых отчетов и записей о сделках.
• Академические исследователи: Данные и выводы должны быть извлечены из научной литературы для исследования и обобщения.
• литературный исследователь: Используется для анализа литературных произведений и извлечения информации о персонажах, сюжете, темах и т.д.