# 高效信息提取链构建指南：从非结构化文本中提取结构化数据
## 引言
在当前数字时代，信息过载已成为常态。高效地从非结构化文本中提取结构化信息，可以大幅提升数据处理的效率和准确性。本篇文章将通过构建一个提取链，展示如何运用现代语言模型（LLM）从文本中提取有用的信息。本指南适用于希望深入了解LLM工具调用以及如何进行信息提取的开发者。
## 主要内容
### 1. 环境设置
我们推荐使用Jupyter Notebook来跟随本教程，以便于实时调试和理解。请确保您已安装LangChain，可以通过以下命令来安装：
```shell
pip install langchain
# 或者
conda install langchain -c conda-forge
注册并使用LangSmith来记录提取过程中的信息和日志。
2. 定义提取模式
首先需要定义我们想要从文本中提取的信息结构。使用Pydantic定义一个用于提取个人信息的示例模式：
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
使用定义好的模式创建信息提取器，并设置提示模板：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You are an expert extraction algorithm. Only extract relevant information from the text."),
("human", "{text}"),
]
)
from langchain_mistralai import ChatMistralAI
llm = ChatMistralAI(model="mistral-large-latest", temperature=0)
runnable = prompt | llm.with_structured_output(schema=Person)
4. 处理多实体提取
为了提取多个实体，可以在Pydantic中嵌套模型：
from typing import List
class Data(BaseModel):
"""Extracted data about people."""
people: List[Person]
runnable = prompt | llm.with_structured_output(schema=Data)
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何从文本中提取信息：
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
问题：如何处理长文本？
对于超出语言模型上下文窗口的长文本，建议使用分段处理技术或引用示例增强提取性能。
问题：如何提高提取准确性？
通过在提示中添加引用示例以及提供详细的字段描述，可以大幅提高提取的准确性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何构建一个高效的信息提取链，从非结构化文本中提取结构化数据。希望通过此指南，您能更好地理解和利用LLM进行数据提取。您可以通过以下资源进一步学习：
参考资料
LangChain Documentation
Pydantic Documentation
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