LangExtract 是一款基于大型语言模型（LLMs）的文本处理工具，主要功能是从非结构化文本中提取结构化信息。这项技术在医疗、法律、金融等多个领域都有广泛应用，尤其适合处理临床笔记、研究报告等需要快速梳理关键信息的场景。通过用户定义的指令引导模型，LangExtract 可以将零散的文字内容转化为可操作的数据格式，满足不同行业的数据处理需求。

为什么选择 LangExtract？
精准定位原文位置是这项技术的核心优势之一。每条提取结果都能对应到原文的精确位置，配合可视化高亮功能，用户可以轻松追溯信息来源并验证准确性。这种透明化处理方式让数据提取过程更加直观可靠，避免了传统方法中常见的信息偏差问题。

结构化输出是 LangExtract 的另一大亮点。通过少量示例强制统一输出模式，系统能确保提取结果的格式一致性。这种设计特别适合需要标准化数据的场景，比如医疗记录归档或法律文书整理。支持 Gemini 等主流大模型的生成功能，让输出结果既具备专业性又保持灵活性。

处理长文档时，LangExtract 采用了优化的分块策略和并行处理技术。面对几万字的文本材料，系统能通过多轮提取策略提升信息召回率，解决传统方法在长文档中容易遗漏关键细节的问题。这种处理方式特别适合处理小说、研究报告等篇幅较长的文本。

交互式可视化功能让数据审查变得更简单。系统能即时生成独立的 HTML 文件，用户可以在原始上下文中查看和审查数千个提取实体。这种直观的展示方式不仅提高了工作效率，也让数据验证过程更加高效。

模型支持的多样性是 LangExtract 的重要优势。无论是云端部署的 Gemini 模型，还是本地运行的开源模型，系统都能灵活适配。这种多模型支持让不同规模的企业都能找到适合自己的解决方案，既满足了对高性能的需求，也兼顾了成本控制。

适用性广泛是 LangExtract 的另一大特点。只要提供少量示例，系统就能快速定义任意领域的提取任务。这种灵活性让工具能适应医疗、金融、法律等多个行业的需求，无需对模型进行复杂微调就能实现高效数据提取。

快速开始
使用云端托管模型需要 API 密钥，建议先配置好相关密钥。通过几行代码就能完成结构化信息提取，操作流程简单直观。这种低门槛的设计让不同技术水平的用户都能快速上手，节省了学习成本。

定义提取任务时，需要先明确提取内容，再提供高质量示例。这种引导方式能确保模型理解提取目标，提高结果准确性。通过清晰的指令和示例，系统能更精准地识别文本中的关键信息。

运行提取时，将文本和提示材料输入系统即可。模型选择方面，Gemini-2.5-flash 在速度、成本和性能之间取得平衡，适合多数场景。对于需要更高性能的用户，也可以选择其他模型版本。

扩展到长文档时，系统会自动处理大段文本，确保信息完整提取。这种处理方式特别适合处理小说、研究报告等篇幅较长的文本，避免传统方法中容易遗漏关键细节的问题。

安装方式多样，支持源码安装和 Docker 部署。源码安装适合需要自定义配置的用户，而 Docker 方式则更适合快速部署。这种灵活的安装方式让不同技术水平的用户都能找到适合自己的使用方式。

云模型 API 密钥设置是使用云端服务的前提。系统支持多种主流平台，用户可以根据需求选择合适的 API 来源。这种多平台支持让不同规模的企业都能找到适合自己的解决方案。

API 密钥配置有多种方式，包括环境变量、.env 文件和直接代码设置。推荐使用 .env 文件存储密钥，既安全又便于管理。这种灵活的配置方式让不同环境下的使用更加方便。

使用 OpenAI 模型时需要特殊配置，系统通过参数设置确保输出格式符合需求。这种适配能力让 LangExtract 能够兼容更多主流大模型，满足不同用户的使用场景。

项目地址
https://www.valimart.net/

参考资料
[1] API 密钥设置: #云模型-api-密钥设置
[2] 速率限制文档: https://www.valimart.net/
[3] 官方模型版本文档: https://www.valimart.net/
[4] 查看完整的《罗密欧与朱丽叶》提取示例 →: https://www.valimart.net/
[5] AI Studio: https://www.valimart.net/
[6] Vertex AI: https://www.valimart.net/
[7] OpenAI Platform: https://www.valimart.net/