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编程智能体与代码 · 工具介绍

LangExtract

按用户指令与示例从文本中提取结构化信息的 Python 库,可将结果对应回原文位置并可视化复核。

LangExtract 能做什么

按用户指令与示例从文本中提取结构化信息的 Python 库,可将结果对应回原文位置并可视化复核。

  • 文档解析与格式转换
编程智能体与代码 · 从小样开始

如何使用 LangExtract

从文档提取实体并核对原文位置

准备输入

  • 待处理文本、需要提取的字段说明与高质量示例

操作步骤

  1. 编写提取提示词和示例,将原文与这些材料传给 lx.extract 并指定模型。
  2. 把结果保存为 JSONL,再生成 HTML 可视化,逐项核对实体在原文中的位置。

预期交付物

  • 结构化提取记录、原文位置及可视化复核页面

检查无法对应原文位置的结果,排除从示例中误取的内容;模型推断需要单独复核。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 LangExtract 官方说明 ↗

器选AI · 场景选型

从编程智能体与代码角度评估LangExtract

把编程智能体与代码需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 能否读懂上下文

    确认工具能够读取所需目录,且不会引入不必要的资料。

  2. 改动是否可审查

    优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。

  3. 测试能否说明问题

    测试应覆盖用户可见行为,不只证明代码能运行。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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