What is LangExtract?
LangExtract 是一个强大的 Python 库，旨在帮助您精准可靠地从非结构化文本中提取结构化信息。它解决了将报告或临床笔记等原始文档转化为有组织、可操作数据的关键挑战。通过利用大型语言模型（LLM），LangExtract 确保每条提取的信息都结构可靠，且可直接追溯到其来源。
核心功能
🗺️ 实现精准溯源定位 LangExtract 将每个提取出的实体映射到其在源文本中精确的字符级位置。这一核心功能使您能够即时验证数据的来源，通过消除猜测，建立信任并确保准确性。
📊 即时可视化结果 生成一个独立的交互式 HTML 文件，以便在原始上下文中审阅成千上万的提取结果。这种强大的可视化功能让您可以轻松地审计结果、与利益相关者分享发现，并通过简单地将鼠标悬停在高亮文本上，一目了然地获取洞察。
📚 轻松处理长文档 克服大型文本中常见的“大海捞针”问题。LangExtract 采用优化的策略，包括智能文本分块、并行处理和多通道提取，即使在处理整部小说或冗长报告时，也能保持高召回率和速度。
⚙️ 强制输出可靠的结构化数据 只需提供几个高质量的示例，即可定义所需的数据模式，LangExtract 将强制执行此模式。对于 Google 的 Gemini 等受支持的模型，它采用受控生成技术，确保生成一致且可预测的 JSON 输出，为下游应用提供可靠支持。
🔌 使用您偏好的语言模型 LangExtract 旨在提供灵活性。可无缝集成 Google Gemini 系列和 OpenAI 模型等流行的云端大型语言模型，或通过内置的 Ollama 接口，完全在本地使用开源模型进行提取。
LangExtract 如何解决您的问题：
LangExtract 专为注重数据质量和可验证性的实际应用场景而设计。
用于技术与科学分析： 想象一下，您需要从数千份临床笔记中提取所有关于药物、剂量和患者反应的信息。您可以为 LangExtract 提供少量示例，它将系统地处理这些文档，构建信息并把每一项发现追溯到其确切的来源语句。
用于研究与人文领域： 在分析诸如 Romeo and Juliet 这样的文学作品时，您可以指示 LangExtract 识别所有角色、他们表达的情感以及他们之间的关系。它可以处理整本书并生成结构化数据集，并附带交互式可视化，以便在原始上下文中探索角色动态。
用于商业与运营： 自动结构化来自客户支持工单、法律合同或财务报告中的关键信息。通过定义您关心的实体——例如产品名称、问题类型或合同条款——您可以构建自动化工作流，将非结构化文本转化为可查询的数据库。
为何选择 LangExtract？
可验证性设计： 与许多返回缺乏上下文数据的提取工具不同，LangExtract 将溯源定位与交互式可视化紧密集成，这是其核心所在。这创建了一个透明且可审计的工作流程，确保您始终可以信任并捍卫您的结果。
无需微调，灵活适应： 您只需提供少量清晰的示例，即可定义复杂、特定领域的提取任务。LangExtract 无需耗费时间和成本进行专用模型微调即可适应您的需求，让您在几分钟内即可开始使用。
总结：
LangExtract 提供您所需的工具，助您将杂乱的非结构化文本转化为清晰、可靠且可验证的数据。通过将大型语言模型的先进推理能力与对溯源准确性的坚定承诺相结合，它使您能够构建更值得信赖、更强大的数据管道。
More information on LangExtract
Launched
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Free
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Tech used
LangExtract was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-08-05.
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