LangExtract— 谷歌开源的结构化信息提取工具-人工智能-PHP中文网

LangExtract— 谷歌开源的结构化信息提取工具

霞舞

发布： 2025-08-06 13:34:33

原创

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LangExtract 是什么

langextract 是由谷歌推出的一个开源 python 库，旨在从非结构化文本中高效提取结构化信息。该工具依托大型语言模型（llm），能够自动解析如临床记录、技术报告等复杂文本，精准识别并结构化关键内容，同时确保每项提取结果都能在原始文本中找到精确对应的位置。langextract 兼容多种 llm，既支持云端模型（如 google gemini），也支持本地部署的开源模型（通过 ollama 接口）。它无需对模型进行微调，仅需提供少量示例即可定义提取任务，极大降低了使用门槛，适用于各类专业领域。

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LangExtract 的核心功能

精准源文本定位：将每一项提取结果与原文中的具体位置进行映射，支持可视化高亮显示，便于人工审核与溯源。
结构化输出保障：根据用户提供的样本，强制生成一致的结构化输出格式，提升数据提取的准确性和标准化水平。
长文本高效处理：采用智能文本分块策略、并行计算和多轮提取机制，有效应对大篇幅文档，增强信息召回能力。
交互式审查界面：生成可交互的 HTML 可视化报告，帮助用户在原始上下文中快速浏览和验证成千上万条提取结果。
多模型灵活集成：支持多种大型语言模型，包括 Google Gemini 等云服务模型，以及通过 Ollama 接入的本地开源模型。
跨领域快速适配：仅需提供少量任务示例，无需模型训练或微调，即可快速应用于医疗、法律、金融等不同领域。
利用 LLM 的先验知识：通过精心设计的提示词和示例，引导语言模型调用其内在知识，实现更智能、上下文敏感的信息提取。

LangExtract 的技术实现原理

基于大型语言模型（LLM）：LangExtract 利用预训练的 LLM（如 Gemini 或 GPT 系列）理解文本语义，并根据用户定义的提示和示例生成结构化输出。模型在推理阶段直接完成信息抽取，无需额外训练。
文本分块与并行处理：针对长文档，系统将文本切分为多个逻辑块，提升处理效率。利用并行机制同时处理多个文本块，显著缩短整体处理时间。
多轮提取机制：为避免遗漏关键信息，系统执行多轮提取，每轮聚焦不同文本区域或信息类型，确保高覆盖率和召回率。
源位置精确映射：每次提取结果均记录其在原文中的起止位置，实现结果可追溯。结合高亮展示功能，便于用户验证提取准确性。