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开源工具langextract由谷歌推出,专为精准提取结构化信息及其来源服务

发布时间:2025-08-04 14:54:27 | 责任编辑:张毅 | 浏览量:6 次

谷歌正式发布了一款全新的开源 Python 库 LangExtract,旨在利用大型语言模型(LLM)如 Gemini,从非结构化文本中高效提取结构化信息。
这一工具的推出为开发者、数据科学家以及各行业从业者提供了一个强大的解决方案,能够将复杂的文本数据快速转化为可用于分析的结构化格式。以下,小编 为您深入解析 LangExtract 的核心功能、应用场景及行业影响。
LangExtract 以其独特的功能组合在信息提取领域脱颖而出:
这些功能使 LangExtract 成为处理复杂文本任务的理想工具,尤其适合需要高精度和可追溯性的场景。
LangExtract 的灵活性使其适用于多种行业:
此外,LangExtract 支持用户通过提示词和少量示例自定义提取任务,无需模型微调即可适配任何领域,极大降低了技术门槛。
LangExtract 的推出为非结构化文本处理带来了新的可能性。无论是医疗、文学还是商业领域,这款工具都展现了 AI 在数据提取中的巨大潜力。
项目:https://github.com/google/langextract

开源工具langextract由谷歌推出,专为精准提取结构化信息及其来源服务

谷歌开源 LangExtract:谷歌推出了开源 Python 库 LangExtract,基于大型语言模型(如 Gemini),用于从非结构化文本中提取结构化信息,具备“精确来源定位”功能,可将每个提取结果映射回原文中的确切位置,并通过交互式高亮可视化实现轻松追踪和验证。此外,LangExtract 支持少样本示例定义提取任务,无需模型微调,适用于医疗、法律、文学分析、商业智能等多个领域,可处理长文档(如医疗报告或整本小说),并支持云端模型(如 Gemini)和本地模型(如 Ollama)。

LangExtract 以 Apache 2.0 许可证开源,提供 GitHub 仓库和详细文档,帮助用户快速上手。官方还推出了“RadExtract”演示系统,展示其在医疗专业领域的应用潜力(如结构化放射学报告)。

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