LangExtract

在处理临床笔记、医学报告或各类非结构化文本文档时，一个常见难题是如何从大量自由文本中准确提取关键信息，并将其组织成结构化数据。传统方法依赖规则或标注训练模型，成本高、泛化差。谷歌开源的LangExtract 提供了一种更灵活、高效的解决方案。

LangExtract 是一个基于 Python 的开源库，它利用大语言模型（LLMs）的能力，根据用户自定义的指令，从原始文本中自动提取结构化信息。无论是疾病诊断、用药记录，还是实验结果，只要提供清晰的任务定义和少量示例，LangExtract 就能完成精准提取。

更重要的是，它不仅关注“提取了什么”，也关注“从哪里提取”，真正实现了可追溯、可验证的信息抽取流程。

核心特性

1. 精准定位源文本位置

每次提取结果都会映射回原文中的具体字符位置。这意味着你可以清楚地知道某条信息出自哪一句话、哪一个段落。系统支持生成高亮标记，便于人工复核与审计，特别适用于医疗、法律等对准确性要求高的场景。

2. 输出结构高度一致

通过提供少量样本（few-shot examples），LangExtract 能强制模型遵循预设的输出格式。结合 Gemini 等支持受控生成的大模型技术，确保每次返回的数据结构统一、字段完整，减少后期清洗成本。

3. 高效处理长文档

面对上千行的病历或报告，信息可能分散在不同章节。LangExtract 采用智能分块策略，结合并行调用与多轮提取机制，在保留上下文连贯性的同时提升召回率，有效应对“大海捞针”式的信息查找挑战。

4. 支持交互式审查

提取完成后，可一键生成独立的 HTML 可视化文件。在这个页面中，所有提取出的实体都与其原文上下文联动展示，支持展开、筛选与标注，方便团队协作审查与质量评估。

5. 兼容多种模型选择

你不必被绑定在某个特定模型上。LangExtract 支持主流云模型（如 Google Gemini 系列），也通过内置 Ollama 接口兼容本地运行的开源模型（如 Llama 3、Mistral 等），兼顾性能与数据隐私需求。

6. 零微调适配新领域

无需重新训练或微调模型。只要为新任务提供几个示例和清晰指令，LangExtract 即可快速适配临床、金融、工程等不同领域的提取需求，大幅降低使用门槛。

7. 充分调动模型知识

通过精心设计的提示词（prompt）和示范样本，引导大模型合理调用其内在知识完成推理式提取。例如，识别“血压140/90 mmHg”属于高血压范畴，并归类到相应字段。最终效果取决于模型能力、任务复杂度、提示清晰度以及样本代表性。

适用场景

• 医疗健康：从电子病历中提取诊断、手术记录、用药史
• 科研文献：结构化提取研究方法、实验参数、结论数据
• 企业文档：自动化整理合同条款、项目进展、风险点
• 监管合规：辅助生成审计所需的关键事件时间线

如何开始？

LangExtract 已在 GitHub 开源，安装简单，接口直观。用户只需定义提取模式、提供示例样本，即可启动提取流程。详细文档与示例代码均已公开，支持快速集成到现有数据处理流水线中。