What is LangExtract?
LangExtract 是一個功能強大的 Python 函式庫，旨在協助您精準且可靠地從非結構化文本中提取結構化資訊。它解決了將原始文件（例如報告或臨床筆記）轉化為組織完善、可操作數據的關鍵挑戰。透過運用大型語言模型 (LLMs)，LangExtract 確保每一條提取出的資訊都結構可靠，且可直接追溯至其來源。
核心特色
🗺️ 精準來源追溯 LangExtract 將每一個提取出的實體，精確對應至原始文本中的字元級位置。這項核心功能讓您能夠立即驗證數據來源，藉由消除猜測來建立信任並確保準確性。
📊 成果即時視覺化 生成一個獨立且互動式的 HTML 文件，以便在原始情境中檢視數千條提取結果。這項強大的視覺化功能讓您能夠輕鬆審核結果、與利害關係人分享發現，並透過將滑鼠懸停在反白文字上，即可一目瞭然地獲取洞察。
📚 輕鬆處理長篇文件 克服處理大量文本時常見的「大海撈針」問題。LangExtract 採用優化的智慧文本分塊、平行處理和多階段提取策略，即使是處理整部小說或詳盡的報告，也能保持高召回率和處理速度。
⚙️ 確保可靠的結構化輸出 只需幾個高品質範例，即可定義您所需的數據架構，LangExtract 便會強制執行。對於支援的模型，例如 Google 的 Gemini，它使用受控生成來保證一致且可預測的 JSON 輸出，讓您的下游應用程式能安心依賴。
🔌 支援您偏好的語言模型 LangExtract 專為彈性而設計。它能無縫整合主流雲端 LLMs，例如 Google Gemini 系列和 OpenAI 模型，亦可透過內建的 Ollama 介面，使用開源模型完全在本地執行提取。
LangExtract 如何解決您的問題：
LangExtract 專為實際應用和真實世界情境而設計，在這些場景中，數據品質和可驗證性至關重要。
針對技術與科學分析： 想像您需要從數千份臨床筆記中，提取所有藥物、劑量和患者反應的提及。您可以為 LangExtract 提供幾個範例，它便會系統性地處理文件，將資訊結構化，並將每個發現連結回其確切的來源句子。
針對研究與人文學科： 在分析文學作品，例如 Romeo and Juliet 時，您可以指示 LangExtract 辨識所有角色、他們表達的情緒以及他們之間的關係。它能處理整本書並生成結構化的數據集，並附帶互動式視覺化功能，以便在原始情境中探索角色動態。
針對商業與營運： 自動化地從客戶服務工單、法律合約或財務報告中，結構化關鍵資訊。透過定義您關心的實體—例如產品名稱、問題類型或合約條款—您可以建立自動化工作流程，將非結構化文本轉化為可查詢的數據庫。
為何選擇 LangExtract？
天生可驗證： 不像許多提取工具返回的數據缺乏上下文，LangExtract 將來源追溯與互動式視覺化功能緊密整合，這是其基礎所在。這創造了一個透明且可審計的工作流程，確保您始終可以信任並為您的結果辯護。
無需微調，靈活適應： 您只需少數幾個清晰的範例，即可定義複雜、特定領域的提取任務。LangExtract 會根據您的需求進行調整，無需投入時間和費用來微調專用模型，讓您在幾分鐘內即可上手。
結論：
LangExtract 提供您所需的工具，將雜亂無章的非結構化文本轉化為清晰、可靠且可驗證的數據。透過結合 LLMs 的進階推理能力，以及對來源追溯準確性的堅定承諾，它賦予您能力，建立更值得信賴且功能強大的數據管線。
More information on LangExtract
Launched
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LangExtract was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-08-05.
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