LangExtract là một thư viện Python mạnh mẽ, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để trích xuất thông tin có cấu trúc từ các tài liệu văn bản không có cấu trúc. Với khả năng xử lý linh hoạt và hiệu quả, LangExtract đang trở thành công cụ không thể thiếu trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Mục lục
Tại Sao Nên Sử Dụng LangExtract?
LangExtract mang đến nhiều ưu điểm vượt trội cho quá trình trích xuất thông tin:
- Độ chính xác cao: Xác định vị trí chính xác của thông tin trích xuất trong văn bản gốc, hỗ trợ highlight để kiểm tra dễ dàng
- Kết quả có cấu trúc ổn định: Đảm bảo đầu ra tuân theo schema định sẵn dựa trên các ví dụ mẫu
- Tối ưu cho tài liệu dài: Xử lý hiệu quả các văn bản lớn nhờ cơ chế chia đoạn, xử lý song song và nhiều lượt quét
- Trực quan hóa tương tác: Tạo file HTML tương tác để xem xét hàng nghìn thực thể được trích xuất
- Hỗ trợ đa dạng mô hình: Tương thích với cả mô hình đám mây (Gemini, OpenAI) và mô hình local thông qua Ollama
Cách Sử Dụng LangExtract
Cài Đặt
Cài đặt LangExtract đơn giản thông qua pip:
pip install langextract
Hoặc cài đặt từ source code:
git clone https://github.com/google/langextract.git<br>
cd langextract<br>
pip install -e .
Thiết Lập API Key
Khi sử dụng mô hình đám mây, bạn cần thiết lập API Key:
export LANGEXTRACT_API_KEY="your-api-key-here"
Hoặc thêm vào file .env:
LANGEXTRACT_API_KEY=your-api-key-here
Ví Dụ Cơ Bản
Dưới đây là ví dụ trích xuất thông tin từ văn bản:
import langextract as lx<br>
import textwrap<br><br>
# Định nghĩa yêu cầu trích xuất<br>
prompt = textwrap.dedent("""\<br>
Extract characters, emotions, and relationships in order of appearance.<br>
Use exact text for extractions. Do not paraphrase or overlap entities.<br>
Provide meaningful attributes for each entity to add context.""")<br><br>
# Chạy trích xuất<br>
result = lx.extract(<br>
text_or_documents="Lady Juliet gazed longingly at the stars",<br>
prompt_description=prompt,<br>
model_id="gemini-2.5-flash",<br>
)
Ứng Dụng Thực Tế
LangExtract có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực:
- Xử lý y tế: Trích xuất thông tin từ báo cáo y tế, ghi chú lâm sàng
- Phân tích văn học: Nhận diện nhân vật, cảm xúc trong tác phẩm văn học
- Xử lý tài liệu pháp lý: Trích xuất điều khoản, thông tin quan trọng từ hợp đồng
Phát Triển & Đóng Góp
LangExtract là mã nguồn mở và chào đón đóng góp từ cộng đồng. Bạn có thể:
- Thêm hỗ trợ cho các mô hình mới
- Cải thiện hiệu năng xử lý
- Phát triển các tính năng trực quan hóa mới
Xem hướng dẫn đóng góp tại CONTRIBUTING.md.
Tương Lai Của LangExtract
Với sự phát triển không ngừng của các mô hình ngôn ngữ lớn, LangExtract hứa hẹn sẽ tiếp tục được cải tiến để:
- Hỗ trợ nhiều định dạng tài liệu đầu vào hơn
- Tăng cường khả năng xử lý ngôn ngữ đa dạng
- Cung cấp các công cụ phân tích nâng cao
LangExtract đang mở ra những khả năng mới trong việc xử lý và phân tích văn bản tự động, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc trong nhiều lĩnh vực.
