谷歌开源了名为LangExtract的Python库，该库使用 LLMs 根据用户定义的指令从非结构化文本文档中提取结构化信息（诸如临床笔记或报告之类的材料），识别并整理关键细节，同时确保提取的数据与源文本相对应。
LangExtract的核心优势在于其强大的功能特性。首先是“精确的源文本溯源”，它能将每一个提取出的信息精确映射回其在原始文本中的位置，并支持交互式高亮可视化，便于用户追溯和验证。
项目主页提供了快速上手的代码示例，演示了如何定义提示、提供示例、运行提取，并将结果保存为.jsonl文件，最后生成交互式HTML可视化报告。
LangExtract适用于任何领域，用户仅需提供少量示例即可定义提取任务，无需模型微调。
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谷歌开源 LangExtract，从非结构化文本提取结构化信息的 Python 库
谷歌开源了名为LangExtract的Python库，该库使用 LLMs 根据用户定义的指令从非结构化文本文档中提取结构化信息（诸如临床笔记或报告之类的材料），识别并整理关键细节，同时确保提取的数据与源文本相对应。
LangExtract的核心优势在于其强大的功能特性。首先是“精确的源文本溯源”，它能将每一个提取出的信息精确映射回其在原始文本中的位置，并支持交互式高亮可视化，便于用户追溯和验证。
项目主页提供了快速上手的代码示例，演示了如何定义提示、提供示例、运行提取，并将结果保存为.jsonl文件，最后生成交互式HTML可视化报告。
LangExtract适用于任何领域，用户仅需提供少量示例即可定义提取任务，无需模型微调。