LangChain 通过将语言模型连接到结构化输出和工作流程，简化了数据提取。开发人员可以使用其组件来定义模式、处理非结构化文本和验证结果。这种方法对于从文档中提取特定字段、将自然语言转换为表格或标准化数据格式等任务非常有用。 LangChain 处理与语言模型交互的复杂性，同时让您专注于提取逻辑。
典型的设置包括三个步骤。首先，使用 Pydantic 模型等工具定义要提取的数据结构。例如，要从电子邮件中提取产品详细信息，您可以创建一个包含 name、price 和 features 字段的 Product 模型。接下来，创建一个提示模板，指示语言模型识别输入文本中的这些元素。然后，LangChain 的 create_extraction_chain 函数可以通过模型处理文本并将输出映射到您的模式。最后，使用输出解析器将模型的文本响应转换为您定义的格式（如 JSON），并根据该模式进行验证。这种结构化方法减少了手动解析，并处理了输入措辞的变化。
对于更复杂的场景，LangChain 提供了额外的工具。您可以链接多个提取步骤，例如首先识别合同中的相关段落，然后再提取特定条款。文档转换器可以将大型文本拆分为易于处理的块以进行处理，而重试逻辑有助于处理模型错误或不完整的输出。例如，提取发票数据可能涉及将 PDF 拆分为行项目，使用模型对每个项目进行分类，然后将结果聚合到电子表格中。 LangChain 还与 OCR 系统或数据库等外部工具集成，从而实现端到端管道，将原始文档转换为可用于分析或存储的结构化数据。