ContextGem

L'extraction de données structurées à partir de documents à l'aide de Grands Modèles de Langage (LLM) implique souvent de jongler avec une quantité importante de code répétitif. Vous pourriez vous retrouver à passer un temps excessif à rédiger des prompts personnalisés, à définir des modèles de données et une logique de validation à partir de zéro, et à implémenter un chaînage complexe ou une gestion du contexte juste pour extraire des informations spécifiques avec précision. Cette configuration répétitive ralentit le développement et détourne l'attention de la tâche d'extraction principale.

ContextGem offre une approche différente. C'est un framework LLM spécialement conçu pour l'extraction de données structurées et d'insights à partir de documents individuels, établissant un équilibre délibéré entre facilité d'utilisation, personnalisation et précision. ContextGem fournit des abstractions puissantes et intuitives qui gèrent les parties les plus chronophages de la construction de workflows d'extraction, vous permettant d'obtenir des résultats précis avec beaucoup moins de code et d'efforts.

Fonctionnalités clés : Rationalisation de votre processus d'extraction

ContextGem simplifie le développement en gérant les tâches complexes en arrière-plan :

• 💎 Automatisation de la génération dynamique de prompts : Construit automatiquement des prompts sur mesure et complets en fonction de vos besoins spécifiques en matière d'extraction, éliminant ainsi l'ingénierie et la maintenance manuelles des prompts.

• 🔧 Génération de modèles de données et de validateurs : Crée automatiquement les modèles de données Pydantic nécessaires et la logique de validation à partir de vos définitions, vous évitant ainsi d'écrire du code répétitif.

• 🗺️ Cartographie des extractions avec précision : Cartographie automatiquement les données extraites à leur emplacement précis (jusqu'au niveau du paragraphe ou de la phrase) dans le document source, garantissant ainsi une précision vérifiable et une traçabilité.

• 🔍 Fourniture de justifications d'extraction : Inclut automatiquement le raisonnement ou les preuves tirées du texte qui étayent chaque donnée extraite, améliorant ainsi la transparence et la confiance dans les résultats.

•  Segmentation intelligente des documents : Utilise des modèles de segmentation neuronale (SaT) à la pointe de la technologie pour diviser avec précision les documents en paragraphes et en phrases, prenant en charge de nombreuses langues prêtes à l'emploi.

• ⚙️ Définition de pipelines d'extraction unifiés : Structurez l'ensemble de votre workflow d'extraction, y compris les contextes imbriqués et les LLM spécifiques à chaque rôle, dans une seule configuration de pipeline déclarative et réutilisable, entièrement sérialisable.

• 🎯 Gestion de l'extraction de contextes imbriqués : Gère automatiquement l'extraction d'informations hiérarchiques (par exemple, document > sections > sous-sections > entités) en fonction de la définition de votre pipeline, simplifiant ainsi l'analyse de documents complexes.

• ⚡ Accélération grâce à la concurrence intégrée : Accélérez les workflows d'extraction exigeants impliquant plusieurs appels LLM en activant le traitement I/O simultané avec un simple commutateur use_concurrency=True.

• 📊 Suivi automatique de l'utilisation et des coûts : Surveille les appels LLM, l'utilisation des tokens et les coûts associés dans vos workflows sans nécessiter de configuration supplémentaire.

• 🔄 Intégration de la logique de repli et de relance : Est livré avec des mécanismes de relance intégrés et permet une configuration facile des LLM de repli pour améliorer la résilience.

Cas d'utilisation pratiques : Mettre ContextGem au travail

1. Analyse de contrats juridiques : Imaginez que vous deviez extraire des clauses clés (telles que les conditions de résiliation, les conditions de paiement et le droit applicable) de centaines de contrats de licence de logiciels. Au lieu d'écrire des prompts et des analyseurs complexes pour chaque type de clause, vous définissez des Aspects pour "Résiliation", "Paiement", etc., et des Concepts pour des points de données spécifiques (par exemple, NoticePeriod en tant que NumericalConcept, GoverningLaw en tant que StringConcept). ContextGem gère la génération des prompts, l'extraction des données, leur validation et leur liaison à la phrase exacte du contrat, avec justifications complètes.

2. Traitement de rapports financiers : Vous devez extraire des chiffres spécifiques et évaluer le sentiment à partir de rapports sur les résultats trimestriels. Vous pouvez configurer un DocumentLLMGroup où un modèle rentable (rôle extractor_text) extrait des chiffres standard tels que les revenus et les bénéfices (en tant que NumericalConcept rattachés à un Aspect "Résumé financier"). Simultanément, un modèle plus puissant (rôle reasoner_text) analyse l'Aspect "Discussion de la direction" pour déduire une SentimentRating (en utilisant un RatingConcept) basée sur un langage nuancé. ContextGem orchestre ce workflow multi-LLM de manière transparente.

3. Sélection de CV pour des rôles techniques : Vous devez identifier des candidats correspondant à des critères spécifiques ? Définissez des Aspects pour "Expérience professionnelle", "Formation" et "Compétences". Dans "Compétences", créez des Concepts tels que ProgrammingLanguages (un JsonObjectConcept peut-être, ou plusieurs StringConcept) et YearsOfExperienceWithPython (un NumericalConcept). ContextGem peut traiter les CV soumis, extraire ces informations structurées et même utiliser un BooleanConcept pour déterminer si un candidat répond à une exigence obligatoire (par exemple, "Possède une certification Cloud").

Conclusion : Concentrez-vous sur l'extraction, pas sur la plomberie du framework

ContextGem est intentionnellement optimisé pour une analyse approfondie et précise de documents individuels en tirant parti des fenêtres de contexte et des capacités croissantes des LLM modernes. Il offre une expérience "batteries incluses", en faisant abstraction des obstacles courants au développement tels que l'ingénierie des prompts, la modélisation des données, la cartographie des références et la gestion de la concurrence.

Si votre objectif est de construire des workflows d'extraction de données structurées fiables, maintenables et précis à partir de documents sans vous enliser dans un code de configuration répétitif, ContextGem offre une solution puissante et efficace. Il vous permet de concentrer vos efforts sur la définition de ce que vous devez extraire, tandis qu'il gère le comment l'extraire avec précision et efficacité.