定义数据抽取的结构,并且使用LangChain创建一个提取链。 from langchain.chains import create_extraction_chain from langchain.chat_models import ChatOpenAI # Schema schema = { "properties": { "company": {"type": "string"}, "offering": {"type": "string"}, "advantage": {"type": "string...
create_extraction_chain是一个从文章、段落中提取信息的链。 使用OpenAI函数调用从文本中提取信息,定义一个模式,指定从LLM输出中提取的属性,然后使用create_extraction_chain和OpenAI函数调用来提取所需模式。 fromlangchain.chainsimportcreate_extraction_chainfromlangchain_openaiimportChatOpenAI# 模式schema={# 人的属性...
createOpenAPIChain:可以仅根据 OpenAPI 规范自动选择和调用 API。它将输入 OpenAPI 规范解析为 OpenAI 函数 API 可以处理的 JSON 模式。 loadSummarizationChain:摘要链可用于汇总多个文档,生成摘要。 createExtractionChainFromZod:从输入文本和所需信息的模式中提取结构化信息。 MultiPromptChain:基于 RouterChain,从多个 ...
def extract(content: str, schema: dict): from langchain.chains import create_extraction_chain return create_extraction_chain(schema=schema, llm=llm).invoke(content) import pprint from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter def scrape_with_playwright(urls, schema): # 加载数据 ...
return create_extraction_chain(schema=schema, llm=llm).invoke(content) import pprint from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter def scrape_with_playwright(urls, schema): # 加载数据 loader = AsyncChromiumLoader(urls) docs = loader.load() ...
利用 LangChain 中的create_extraction_chain_pydantic()函数,我们可以将我们的模式作为输入,并且输出将是一个符合该模式的实例化对象。简而言之,我们可以尝试以下代码片段: from langchain.chains import create_extraction_chain_pydantic from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.document_loaders ...
实现思路 对应源码 # 定义大模型from langchain_openai import ChatOpenAIllm =ChatOpenAI(temperature=, model="gpt-3.5-turbo-0613")# 定义提取方法def extract(content: str, schema: dict): from langchain.chains import create_extraction_chainreturncreate_extraction_chain(schema=schema, llm=llm).invok...
LangChain 非常强大的一点就是封装了非常多强大的工具可以直接使用。降低了使用者的学习成本。比如数据网页爬取。 在其官方文档-网页爬取中,也有非常好的示例。 应用场景 ...
我们将尝试从这份简历中解析信息。利用 LangChain 中的create_extraction_chain_pydantic()函数,我们可以将我们的模式作为输入,并且输出将是一个符合该模式的实例化对象。简而言之,我们可以尝试以下代码片段: from langchain.chains import create_extraction_chain_pydanticfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom...
3,信息抽取(Extraction): 从文本内容中抽取结构化的内容。 4,结果评估(Evaluation): 分析并评估LLM输出的结果的好坏。 5,数据库问答(Querying Tabular Data): 从数据库/类数据库内容中抽取数据信息。 6,代码理解(Code Understanding): 分析代码,并从代码中获取逻辑,同时也支持QA。 7,API交互(Interacting with API...