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：100 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
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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