最近，Google AI 推出了一款新的开源 Python 库，叫做ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">LangExtract，就是冲着解决这个问题来的。它利用像 Gemini 这样的大语言模型（LLM），实现自动化信息抽取，而且特别强调结果的ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">可追溯性和ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">透明性。说实话，我看到这个工具的第一反应是：这正是我们在做文本结构化时常常需要但又不容易实现的东西。
这个工具不只停留在演示层面，它在真实场景中也有很强的适应能力。比如：
•医疗：从临床记录中自动提取药物名称、剂量、给药方式； •金融与法律：从复杂的合同或风险报告中抓取关键条款； •科研文献：快速从成千上万篇论文中提取研究结论； • 甚至在人文艺术领域，比如分析莎士比亚戏剧中的人物、情感和人物关系，也能派上用场。
我自己试了一下用它处理一段文学文本，发现它的输出不仅结构清晰，还能准确标注出每个信息来自哪一句话，体验感确实不错。
3. 利用 LLM 实现 Schema 强制约束
LangExtract 背后由 Gemini 驱动，同时也支持其他 LLM。它的特别之处在于，能强制输出符合你定义的结构（比如标准的 JSON 格式）。这样一来，结果不仅是准确的，还能直接接入数据库、分析系统或下游 AI 流程。
传统 LLM 经常存在“幻觉”（hallucination）和输出格式不稳定（schema drift）的问题，而 LangExtract 通过结合用户指令和原文内容，把输出“锚定”在真实文本上，有效缓解了这些问题。
4. 可扩展性与可视化支持
•处理长文本能力强：它会自动把长文档切块，然后并行处理，最后再聚合结果，效率比较高； •交互式可视化：可以生成交互式的 HTML 报告，每个提取出的实体都能高亮显示在原文中的位置，方便做审核和错误分析； •集成方便：支持 Google Colab、Jupyter，也可以单独导出 HTML 文件，开发调试的闭环很顺畅。
我记得以前做类似项目时，光是写个可视化脚本就要花半天，现在 LangExtract 直接内置了这个功能，省了不少力气。
5. 安装和使用都很简单
安装只需要一行命令：
pipinstalllangextract
下面是一个从莎士比亚文本中提取人物、情感和关系的小例子：
importlangextractaslx
importtextwrap
# 1. 定义提示词
prompt = textwrap.dedent("""
Extract characters, emotions, and relationships in order of appearance.
Use exact text for extractions. Do not paraphrase or overlap entities.
Provide meaningful attributes for each entity to add context.
""")
# 2. 提供高质量示例
examples = [
lx.data.ExampleData(
text="ROMEO. But soft! What light through yonder window breaks? It is the east, and Juliet is the sun.",
extractions=[
lx.data.Extraction(extraction_class="character", extraction_text="ROMEO", attributes={"emotional_state":"wonder"}),
lx.data.Extraction(extraction_class="emotion", extraction_text="But soft!", attributes={"feeling":"gentle awe"}),
lx.data.Extraction(extraction_class="relationship", extraction_text="Juliet is the sun", attributes={"type":"metaphor"}),
],
)
]
# 3. 对新文本进行抽取
input_text ="Lady Juliet gazed longingly at the stars, her heart aching for Romeo"
result = lx.extract(
text_or_documents=input_text,
prompt_description=prompt,
examples=examples,
model_id="gemini-2.5-pro"
)
# 4. 保存并生成可视化报告
lx.io.save_annotated_documents([result], output_name="extraction_results.jsonl")
html_content = lx.visualize("extraction_results.jsonl")
withopen("visualization.html","w")asf:
f.write(html_content)运行完之后，你会得到结构化的 JSON 输出，还有一个交互式的 HTML 页面，点开就能看到每个提取结果在原文中的位置，非常直观。
实际应用场景举例
•医学领域：可以从临床或影像报告中提取诊断信息、药物使用情况，并与原文句子一一对应，有助于提升医疗数据的结构化水平和系统间互操作性； •金融与法律：自动提取合同中的责任条款、风险项，所有输出都有上下文支撑，便于合规审查； •科研与数据挖掘：适合大规模文献分析，比如从 PubMed 上万篇论文中批量抽取实验设计或结果。
Google 团队还专门做了一个叫RadExtract的演示，专门用于结构化放射科报告，不仅能告诉你抽了什么，还能精确指出信息在原文的哪个位置，实用性很强。
和传统方法的对比
小结
总体来看，LangExtract 为从非结构化文本中提取结构化数据提供了一个新思路。它有几个让我觉得值得推荐的特点：
• 支持声明式、可解释的抽取流程； • 输出结果可追溯、有上下文支撑； • 内置可视化工具，加快开发迭代； • 易于集成到现有的 Python 工作流中。
如果你正在做信息抽取、知识图谱构建，或者需要处理大量非结构化文本，LangExtract 值得一试。项目已经在 GitHub 开源，有教程、代码示例和 Notebook，上手门槛不高。