引言

在大数据时代，如何从无结构的文本中提取出结构化的信息是一项关键技能。在这篇文章中，我们将演示如何使用LangChain构建一个提取链，以从无结构文本中提取信息。我们将介绍实现这一功能的步骤，并提供完整的代码示例。

主要内容

1. 设置环境

首先，我们需要确保环境设置正确。建议使用Jupyter Notebook进行学习和实验。Jupyter提供了一个交互式环境，非常适合LMM系统的探索。

安装LangChain

可以使用以下命令安装LangChain：

pip install langchain

或

conda install langchain -c conda-forge

2. 定义Schema

在进行信息提取之前，我们需要定义我们希望从文本中提取的信息结构。这里我们使用Pydantic来定义一个简单的个人信息Schema。

from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Person(BaseModel):
    """Information about a person."""
    name: Optional[str] = Field(default=None, description="The name of the person")
    hair_color: Optional[str] = Field(default=None, description="The color of the person's hair if known")
    height_in_meters: Optional[str] = Field(default=None, description="Height measured in meters")

3. 创建提取器

接下来，我们使用LangChain创建一个信息提取器。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_mistralai import ChatMistralAI

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are an expert extraction algorithm. Only extract relevant information from the text."),
    ("human", "{text}"),
])

llm = ChatMistralAI(model="mistral-large-latest", temperature=0)
runnable = prompt | llm.with_structured_output(schema=Person)

4. 测试提取器

我们可以使用一个简单的文本来测试提取器。

text = "Alan Smith is 6 feet tall and has blond hair."
result = runnable.invoke({"text": text})

print(result)
# 输出: Person(name='Alan Smith', hair_color='blond', height_in_meters='1.83')

常见问题和解决方案

1. 模型不支持所需功能：确保使用支持工具/功能调用的模型。
2. 提取结果不准确：可以在提示中加入例子以提高准确性。
3. 网络访问问题：某些地区可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您应该已经掌握了使用LangChain进行基本信息提取的技能。要进一步提高，您可以：

• 查看LangChain文档中的参考示例。
• 学习如何处理长文本。
• 探索使用不支持工具调用的模型进行提取的方法。

参考资料

• LangChain Documentation
• Pydantic Documentation

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

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