LangChain 是一个旨在构建使用大型语言模型 (LLM) 的应用程序的框架，它可以有效地用于数据提取任务。 其核心思想是利用 LLM 解析非结构化文本（如电子邮件、文档或网页）并提取结构化数据（如姓名、日期或产品详细信息）。 为此，您通常需要定义要提取的数据的模式，创建提示来指导 LLM，并使用 LangChain 的组件来处理输入和输出。 例如，您可以通过定义“客户姓名”、“问题类型”和“优先级”等字段，从支持票证中提取客户信息。
一种常见的方法是使用 LangChain 的 PydanticOutputParser 或 StructuredOutputParser 来强制执行模式。 首先，定义一个包含要提取的字段的 Pydantic 模型。 然后，创建一个提示模板，指示 LLM 以指定的格式返回数据。 例如，如果要从描述中提取产品详细信息，您的提示可能会说：“从下面的文本中提取产品名称、价格和功能。” LangChain 与 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 等模型的集成使您可以发送此提示并将响应解析为您的 Pydantic 模型。 即使输入文本混乱或不一致，这也能确保输出结构化且经过验证。
对于更复杂的任务，您可以将 LangChain 与文档加载器和文本分割器结合使用。 假设您正在处理大型 PDF 报告。 使用像 PyPDFLoader 这样的加载器来提取文本，使用 RecursiveCharacterTextSplitter 将其分成可管理的小块，并运行每个小块通过 LLM 进行提取。 要处理小块之间的关系（例如，聚合跨页面的数据），请使用 LangChain 的 MapReduceChain 或优化策略。 此外，您可以在 Pydantic 模型中添加验证规则（例如，确保价格为正数），并通过调整提示或添加后处理逻辑来处理边缘情况。 此工作流程平衡了自动化和控制，使其能够适应各种数据提取场景。