引言
在现代数据驱动的世界中,文档的数量和种类繁多,如何有效管理和搜索这些文档成为了一项重要任务。为文档添加结构化元数据,例如标题、语气或长度,可以提高后续相似性搜索的效率。但当文档数量庞大时,手动标记过程既耗时又乏味。为了解决这个问题,OpenAI Metadata Tagger 提供了一种自动化方法,通过预定义的模式从文档中提取元数据。
本文将深入介绍如何使用 OpenAI Metadata Tagger 自动化提取文档元数据,提供实用知识和代码示例,并讨论可能遇到的挑战和解决方案。
主要内容
OpenAI Metadata Tagger 简介
OpenAI Metadata Tagger 是一个文档转换器,它使用可配置的 OpenAI Functions 驱动的链来从文档中提取元数据。开发者需要将完整的文档输入到此转换器中,以确保提取的准确性。
配置元数据模式
首先,需要定义一个有效的 JSON Schema 对象,描述文档中需要提取的元数据字段。
schema = {
"properties": {
"movie_title": {"type": "string"},
"critic": {"type": "string"},
"tone": {"type": "string", "enum": ["positive", "negative"]},
"rating": {
"type": "integer",
"description": "The number of stars the critic rated the movie",
},
},
"required": ["movie_title", "critic", "tone"],
}
使用 OpenAI 模型
使用支持函数的 OpenAI 模型,例如 gpt-3.5-turbo-0613
,构建文档转换器:
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用 API 代理服务提高访问稳定性
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613")
创建文档转换器
使用预定义的模式和 LLM 模型来创建文档转换器:
from langchain_community.document_transformers.openai_functions import (
create_metadata_tagger,
)
document_transformer = create_metadata_tagger(metadata_schema=schema, llm=llm)
处理文档
将文档传递给转换器,提取元数据:
from langchain_core.documents import Document
original_documents = [
Document(
page_content="Review of The Bee Movie\nBy Roger Ebert\n\nThis is the greatest movie ever made. 4 out of 5 stars."
),
Document(
page_content="Review of The Godfather\nBy Anonymous\n\nThis movie was super boring. 1 out of 5 stars.",
metadata={"reliable": False},
),
]
enhanced_documents = document_transformer.transform_documents(original_documents)
代码示例
以下代码展示如何将提取的元数据附加到原始文档中,并打印结果:
import json
print(
*[d.page_content + "\n\n" + json.dumps(d.metadata) for d in enhanced_documents],
sep="\n\n---------------\n\n",
)
输出示例:
Review of The Bee Movie
By Roger Ebert
This is the greatest movie ever made. 4 out of 5 stars.
{"movie_title": "The Bee Movie", "critic": "Roger Ebert", "tone": "positive", "rating": 4}
---------------
Review of The Godfather
By Anonymous
This movie was super boring. 1 out of 5 stars.
{"movie_title": "The Godfather", "critic": "Anonymous", "tone": "negative", "rating": 1, "reliable": false}
常见问题和解决方案
-
使用API代理服务:由于某些地区的网络限制,开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
文档完整性:确保文档在分割或预处理之前完整传递给转换器,以提高提取准确性。
-
自定义提取:如需根据特定需求自定义提取过程,可以通过自定义提示调整LLM的行为。
总结与进一步学习资源
OpenAI Metadata Tagger 为自动化文档元数据提取提供了强大工具,可以显著提高文档管理的效率。开发者可以通过定制提取过程来满足特定业务需求。
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI API 参考文献
如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力!
—END—