data-enrichment：数据增强与结构化

data-enrichment：数据增强与结构化

data-enrichment LangGraph Studio template for creating an agent that does web research to genearte or enrich structured data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-enrichment

项目介绍

data-enrichment 是一个基于 LangGraph 的开源模板项目，旨在帮助用户从开放式的网络研究中提取结构化数据。该项目利用大型语言模型（LLM）的强大能力，自动从网络中搜集信息，并将其整理成用户定义的 JSON 格式，非常适合用于填充数据库或电子表格等场景。

项目技术分析

data-enrichment 项目使用了 LangGraph 框架，这是一种基于图结构的人工智能开发工具，可以方便地构建和调试复杂的流程。项目包含一个示例图，实现了从网络获取信息并结构化的 Agent。该 Agent 可以自动搜索相关网站，提取关键信息，并按照用户提供的模式组织数据。

技术层面上，项目提供了以下特性：

• 模型选择：支持多种语言模型，如 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT-3.5 等。
• 工具集成：集成了如 Tavily 的搜索工具，可以通过 API Key 进行配置。
• 配置灵活：用户可以通过自定义 JSON extraction_schema 来定义所需提取的数据类型。
• 交互式调试：通过 LangGraph Studio 提供的 UI 界面，用户可以直观地配置和测试 Agent。

项目技术应用场景

data-enrichment 可以应用在多种场景中，例如：

• 市场研究：自动收集竞争对手的信息，分析市场占有率和技术特点。
• 学术研究：从学术文章中提取关键信息，构建结构化的知识库。
• 新闻聚合：搜集和整理来自不同新闻源的信息，为用户提供定制化的新闻摘要。

项目特点

data-enrichment 项目的主要特点如下：

1. 高度自动化：Agent 可以自动执行信息搜集、提取和结构化的全过程，极大提高了数据处理的效率。
2. 灵活配置：用户可以根据需求自定义数据提取模式，适应不同的研究目的。
3. 易于集成：项目支持多种语言模型和工具，可以方便地集成到现有的工作流程中。
4. 交互式开发：通过 LangGraph Studio 的可视化界面，用户可以更直观地开发和调试 Agent。

以下是一个具体的项目使用示例：

首先，你需要准备一个研究主题和期望的提取模式。例如，假设我们想要研究“五大芯片供应商在 LLM 训练中的应用”，我们可以定义一个 JSON 格式的提取模式，其中包括公司名称、使用的关键技术、市场占有率、未来展望等信息。

接下来，通过 LangGraph Studio 配置和运行 Agent。你可以输入研究主题和提取模式，然后启动 Agent 来收集和整理数据。通过 Studio 的 UI 界面，你可以实时看到 Agent 的执行结果，并对其进行调试和优化。

总结来说，data-enrichment 作为一个强大的数据增强和结构化工具，能够帮助用户高效地从开放式研究中提取有价值的信息，适用于多种研究和商业场景。通过其高度自动化的处理流程和灵活的配置选项，data-enrichment 可以极大地提升数据处理和分析的效率。

data-enrichment LangGraph Studio template for creating an agent that does web research to genearte or enrich structured data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-enrichment