ContextGem

Obtener datos estructurados de documentos utilizando Large Language Models (LLMs) a menudo implica lidiar con una cantidad significativa de código repetitivo. Es posible que dedique demasiado tiempo a escribir prompts personalizados, definir modelos de datos y lógica de validación desde cero, e implementar encadenamientos complejos o gestión de contexto solo para extraer información específica con precisión. Esta configuración repetitiva ralentiza el desarrollo y desvía la atención de la tarea central de extracción.

ContextGem ofrece un camino diferente. Es un framework LLM diseñado específicamente para la extracción de datos estructurados y conocimientos de documentos individuales, logrando un equilibrio deliberado entre facilidad de uso, personalización y precisión. ContextGem proporciona abstracciones potentes e intuitivas que gestionan las partes más laboriosas de la creación de flujos de trabajo de extracción, lo que le permite lograr resultados precisos con mucho menos código y esfuerzo.

Características principales: Agilización de su proceso de extracción

ContextGem simplifica el desarrollo al encargarse de tareas complejas entre bastidores:

• 💎 Automatización de la generación dinámica de prompts: Construye automáticamente prompts completos y adaptados en función de sus necesidades específicas de extracción, lo que elimina la ingeniería y el mantenimiento manuales de prompts.

• 🔧 Generación de modelos de datos y validadores: Crea los modelos de datos Pydantic y la lógica de validación necesarios automáticamente a partir de sus definiciones, lo que le ahorra la escritura de código repetitivo.

• 🗺️ Mapeo de extracciones con precisión: Mapea automáticamente los datos extraídos de nuevo a su ubicación precisa (hasta el nivel de párrafo u oración) en el documento fuente, lo que garantiza una precisión verificable y trazabilidad.

• 🔍 Proporciona justificaciones de la extracción: Incluye automáticamente el razonamiento o la evidencia del texto que respalda cada dato extraído, lo que mejora la transparencia y la confianza en los resultados.

•  Segmenta documentos de forma inteligente: Utiliza modelos Neural Segmentation (SaT) de última generación para dividir con precisión los documentos en párrafos y oraciones, admitiendo numerosos idiomas de forma inmediata.

• ⚙️ Define flujos de trabajo de extracción unificados: Estructure todo su flujo de trabajo de extracción, incluidos los contextos anidados y los LLM específicos de cada rol, dentro de una única configuración de canalización declarativa y reutilizable que sea totalmente serializable.

• 🎯 Gestiona la extracción de contexto anidado: Gestiona automáticamente la extracción de información jerárquica (por ejemplo, documento > secciones > subsecciones > entidades) en función de la definición de su canalización, lo que simplifica el análisis de documentos complejos.

• ⚡ Acelera con la simultaneidad integrada: Acelere los exigentes flujos de trabajo de extracción que implican múltiples llamadas LLM habilitando el procesamiento concurrente de E/S con un simple interruptor use_concurrency=True.

• 📊 Realiza un seguimiento automático del uso y los costes: Supervisa las llamadas LLM, el uso de tokens y los costes asociados en sus flujos de trabajo sin necesidad de configuración adicional.

• 🔄 Integra la lógica de reserva y reintento: Viene con mecanismos de reintento integrados y permite una fácil configuración de LLM de reserva para mejorar la resiliencia.

Casos de uso prácticos: Poniendo ContextGem a trabajar

1. Análisis de contratos legales: Imagine que necesita extraer cláusulas clave (como las condiciones de rescisión, las condiciones de pago y la ley aplicable) de cientos de acuerdos de licencia de software. En lugar de escribir prompts y analizadores complejos para cada tipo de cláusula, defina Aspects para "Rescisión", "Pago", etc., y Concepts para puntos de datos específicos (por ejemplo, NoticePeriod como NumericalConcept, GoverningLaw como StringConcept). ContextGem se encarga de generar los prompts, extraer los datos, validarlos y vincularlos a la oración exacta del contrato, con justificaciones completas.

2. Procesamiento de informes financieros: Necesita extraer cifras específicas y evaluar el sentimiento de los informes de ganancias trimestrales. Puede configurar un DocumentLLMGroup donde un modelo rentable (rol extractor_text) extrae cifras estándar como ingresos y ganancias (como NumericalConcepts adjuntos a un Aspect "Resumen financiero"). Simultáneamente, un modelo más potente (rol reasoner_text) analiza el Aspect "Discusión de la gestión" para derivar una SentimentRating (utilizando un RatingConcept) basado en un lenguaje matizado. ContextGem orquesta este flujo de trabajo multi-LLM sin problemas.

3. Selección de currículums para puestos técnicos: ¿Tiene la tarea de identificar candidatos que coincidan con criterios específicos? Defina Aspects para "Experiencia laboral", "Educación" y "Habilidades". Dentro de "Habilidades", cree Concepts como ProgrammingLanguages (un JsonObjectConcept quizás, o múltiples StringConcepts) y YearsOfExperienceWithPython (un NumericalConcept). ContextGem puede procesar los currículums enviados, extraer esta información estructurada e incluso utilizar un BooleanConcept para determinar si un candidato cumple un requisito obligatorio (por ejemplo, "Tiene certificación en la nube").

Conclusión: Céntrese en la extracción, no en la fontanería del framework

ContextGem está optimizado intencionalmente para el análisis profundo y preciso de documentos individuales mediante el aprovechamiento de las ventanas de contexto y las capacidades en expansión de los LLM modernos. Proporciona una experiencia "con todo incluido", abstrayendo los obstáculos comunes del desarrollo, como la ingeniería de prompts, el modelado de datos, el mapeo de referencias y la gestión de la simultaneidad.

Si su objetivo es crear flujos de trabajo de extracción de datos estructurados fiables, mantenibles y precisos a partir de documentos sin atascarse en código de configuración repetitivo, ContextGem ofrece una solución potente y eficiente. Le permite centrar sus esfuerzos en definir qué datos necesita, mientras que gestiona el cómo de extraerlos de forma precisa y eficiente.