LangExtract 是什么
langextract 是由谷歌推出的一个开源 python 库，旨在从非结构化文本中高效提取结构化信息。该工具依托大型语言模型（llm），能够自动解析如临床记录、技术报告等复杂文本，精准识别并结构化关键内容，同时确保每项提取结果都能在原始文本中找到精确对应的位置。langextract 兼容多种 llm，既支持云端模型（如 google gemini），也支持本地部署的开源模型（通过 ollama 接口）。它无需对模型进行微调，仅需提供少量示例即可定义提取任务，极大降低了使用门槛，适用于各类专业领域。
贝特协同办公系统(BetterCOS)
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具备更多的新特性： A.具有集成度更高的平台特点，集中体现了信息、文档在办公活动中交流的开放性与即时性的重要。 B.提供给管理员的管理工具，使系统更易于管理和维护。 C.产品本身精干的体系结构再加之结合了插件的设计思想，使得产品为用户度身定制新模块变得非常快捷。 D.支持对后续版本的平滑升级。 E.最价的流程管理功能。 F.最佳的网络安全性及个性化
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LangExtract 的核心功能
- 精准源文本定位：将每一项提取结果与原文中的具体位置进行映射，支持可视化高亮显示，便于人工审核与溯源。
- 结构化输出保障：根据用户提供的样本，强制生成一致的结构化输出格式，提升数据提取的准确性和标准化水平。
- 长文本高效处理：采用智能文本分块策略、并行计算和多轮提取机制，有效应对大篇幅文档，增强信息召回能力。
- 交互式审查界面：生成可交互的 HTML 可视化报告，帮助用户在原始上下文中快速浏览和验证成千上万条提取结果。
- 多模型灵活集成：支持多种大型语言模型，包括 Google Gemini 等云服务模型，以及通过 Ollama 接入的本地开源模型。
- 跨领域快速适配：仅需提供少量任务示例，无需模型训练或微调，即可快速应用于医疗、法律、金融等不同领域。
- 利用 LLM 的先验知识：通过精心设计的提示词和示例，引导语言模型调用其内在知识，实现更智能、上下文敏感的信息提取。
LangExtract 的技术实现原理
- 基于大型语言模型（LLM）：LangExtract 利用预训练的 LLM（如 Gemini 或 GPT 系列）理解文本语义，并根据用户定义的提示和示例生成结构化输出。模型在推理阶段直接完成信息抽取，无需额外训练。
- 文本分块与并行处理：针对长文档，系统将文本切分为多个逻辑块，提升处理效率。利用并行机制同时处理多个文本块，显著缩短整体处理时间。
- 多轮提取机制：为避免遗漏关键信息，系统执行多轮提取，每轮聚焦不同文本区域或信息类型，确保高覆盖率和召回率。
- 源位置精确映射：每次提取结果均记录其在原文中的起止位置，实现结果可追溯。结合高亮展示功能，便于用户验证提取准确性。
LangExtract 的项目资源
- 官方 PyPI 页面：https://www.php.cn/link/56c9807aabbf7dc7279c1ec2b314bc47
- GitHub 开源仓库：https://www.php.cn/link/bbd2f7ac63dcd6415a821f8b0168b88e
LangExtract 的典型应用场景
- 医疗健康：自动从电子病历、医生笔记中提取患者病史、诊断结论、用药记录等结构化数据，助力临床研究与数据分析。
- 法律文书处理：快速提取合同中的责任条款、期限、金额等关键要素，帮助律师高效审查大量法律文件。
- 金融分析：从财报、审计报告或交易日志中抽取财务指标、风险事件等信息，用于合规监控与投资决策支持。
- 科研信息提取：从学术论文中提取实验设置、研究结果、图表数据等，辅助科研人员进行系统性综述与知识图谱构建。
- 企业文档自动化：从发票、订单、调研报告等商业文档中自动提取关键字段，提升办公自动化与数据录入效率。
