使用OpenAI函数调用实现信息抽取

在信息技术领域,数据往往以非结构化的形式存在。如何高效地从这些非结构化文本中抽取出结构化信息,是很多开发者关心的问题。今天,我们将探讨如何使用OpenAI函数调用实现这一目标,并通过LangChain进行易捷配置。

技术背景介绍

OpenAI函数调用功能是由OpenAI提供的一项强大工具,能够从非结构化的输入文本中提取出具有特定格式的结构化数据。这对于需要对大规模文本进行分析和处理的应用来说,极为有用。

核心原理解析

OpenAI的函数调用可以通过定义在chain.py中的抽取输出模式(即提取规则)来工作。开发者不需要处理复杂的自然语言处理逻辑,只需指明需要提取的信息结构。

代码实现演示

以下是设置和运行这个模块的详细步骤:

环境设置

首先,需要设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI的模型。

export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

安装LangChain CLI

你需要先安装LangChain CLI工具,这可以通过以下命令实现:

pip install -U langchain-cli

创建或添加项目

要创建一个新的LangChain项目并只安装extraction-openai-functions包,可以通过以下命令:

langchain app new my-app --package extraction-openai-functions

如果希望将其添加到现有项目中,可以运行:

langchain app add extraction-openai-functions

服务配置

server.py文件中添加以下代码,以配置API路由:

from extraction_openai_functions import chain as extraction_openai_functions_chain

add_routes(app, extraction_openai_functions_chain, path="/extraction-openai-functions")

LangSmith配置(可选)

LangSmith提供了一种方式来追踪、监控和调试LangChain应用。配置如下:

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=your-langchain-api-key
export LANGCHAIN_PROJECT=your-project  # 如果未指定则默认为"default"

启动服务

在项目目录下,启动LangServe实例:

langchain serve

这会启动一个FastAPI应用,服务将本地运行在http://localhost:8000

可以通过以下URL访问所有模板:

  • 文档: http://127.0.0.1:8000/docs
  • Playground: http://127.0.0.1:8000/extraction-openai-functions/playground

远程调用示例

从代码中访问模板:

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/extraction-openai-functions")

应用场景分析

此工具非常适合用于学术文章、报告和新闻稿等场合的结构化信息抽取。例如,可以从一份学术论文中快速提取出标题和作者信息。

实践建议

  • 确保chain.py配置正确,以便精确提取所需的信息。
  • 利用LangSmith进行性能监控和调试,以确保系统的稳定性。
  • 经常更新你的OPENAI_API_KEYLANGCHAIN_API_KEY,以保持最高效的服务调用。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

—END—

### 使用 OpenAI 构建知识图谱的方法 构建知识图谱涉及多个阶段,包括数据收集、实体识别、关系抽取以及最终的知识表示。通过集成 OpenAI 的强大自然语言处理能力,可以显著提升这些环节的效果。 #### 数据准备与预处理 为了有效利用 OpenAI 进行知识图谱的创建,首先需要准备好待分析的数据集。这通常是从各种来源获取的非结构化文本信息。对于特定领域内的应用,可能还需要额外的专业语料库支持[^2]。 #### 实体识别 (NER) 借助于 OpenAI 提供的语言模型,能够高效完成命名实体识别任务。例如,在给定的一段描述中自动标注出人名、地点名称或其他重要概念。这类操作可以通过调用 OpenAI API 来实现: ```python import openai def extract_entities(text, api_key): openai.api_key = api_key response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are an entity recognizer."}, {"role": "user", "content": f"Identify entities in this text: {text}"}, {"role": "assistant"} ] ) return response.choices[0].message.content.strip() ``` 此函数接收一段文字作为输入,并返回其中被标记出来的实体列表[^1]。 #### 关系抽取 除了简单的实体检测外,建立实体间的关系也是至关重要的一步。同样地,OpenAI 能够帮助解析句子中的逻辑关联,从而推断两个或更多实体之间的潜在联系。下面是一个简化版的例子说明如何执行这项工作: ```python def infer_relationships(entity_pairs, context_text, api_key): openai.api_key = api_key formatted_input = "\n".join([f"{pair}: What is the relationship between these two?" for pair in entity_pairs]) response = openai.Completion.create( engine="davinci-codex", prompt=f"Infer relationships based on provided context:\nContext:{context_text}\n\n{formatted_input}", max_tokens=150, n=1, stop=None, temperature=0.7, ) results = [] lines = response.choices[0].text.split('\n') for line in lines: if ':' in line and not line.startswith('Infer'): parts = line.split(': ') relation = ' '.join(parts[1:]) results.append(relation) return dict(zip(entity_pairs, results)) ``` 上述代码片段展示了怎样向 GPT 请求关于一对或多对已知实体之间可能存在何种形式互动的信息。 #### 知识表示与存储 最后一步则是将所获得的所有实体及其相互作用转化为正式的形式——即所谓的三元组(subject-predicate-object),并将其存入适合长期保存和查询的知识库系统内,比如 Neo4j 或者 TiDB 中提到的支持图形数据库特性的一部分解决方案。
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