LangExtract 是一个超级智能、精准的“信息摘抄员”，它能从海量文档里快速、准确地找出你想要的所有信息，并以一种非常直观的方式呈现给你。
LangExtract是一个Python库，它使用LLM根据用户定义的指令从非结构化文本文档中提取结构化信息。它处理临床笔记或报告等材料，识别和组织关键细节，同时确保提取的数据与源文本相对应。
一个“超级查找”工具：
1. 精准定位，不怕找不到北
- 它不仅能找到答案，还能高亮标记出答案在原文的哪一页、哪一段、哪一行。就像你用荧光笔在书上划重点一样，方便你回头去核对和验证，确保信息没搞错。
- 你只要给它看几个例子，告诉它你想要什么格式（比如：总是输出“姓名：xxx， 公司：xxx”），它就会严格遵守这个格式来整理信息。不会有时这样、有时那样，出来的结果非常整齐规范，方便你直接拿到数据库或Excel里用。
- 面对几百页的报告或书籍这种“大海”，去找几个“针”（关键信息）是非常痛苦的。LangExtract 有独家技巧：它会先把长文切成小块、多遍检查、同时处理很多块，大大提高了找到所有关键信息的概率，很少遗漏。
- 处理完几千条信息后，它能立刻生成一个独立的网页文件。你点开这个网页，就能交互式地浏览所有被提取出来的信息，并且每条信息都能链接回原文的对应位置，查看原始上下文。非常适合做总结报告和演示。
- 你可以自由选择背后的“大脑”。既可以用谷歌Gemini这种强大的在线AI，如果你关心隐私或想省钱，也可以用部署在自己电脑上的开源AI模型（通过Ollama）。非常灵活。
- 你需要找什么领域的信息（医疗、法律、金融、电商评论……），只需要给它几个这个领域的例子，它马上就能上手干活。你不需要为了一个新任务去花费大量时间和金钱“训练”或“微调”AI模型，省时省力。
- 它的工作原理是靠精准的指令和几个例子来引导AI运用它自己学到的海量知识进行推理。但是，最终找得准不准、推理得对不对，取决于四点：
- 你选的AI模型本身够不够聪明（比如，GPT-4通常比小模型更强）。
- 你的任务本身复不复杂（找电话号码很简单，分析情感倾向就难一些）。
- 你给的指令清不清晰（有没有说清楚到底要什么）。
- 你举的例子好不好（例子是不是典型、有没有覆盖各种情况）。
所以，为什么选LangExtract？
因为它把从复杂文档中精准、批量、结构化地提取信息这个原本需要大量人工的麻烦事，变成了一个高效、直观、且高度自动化的过程。无论你是分析师、研究员、律师还是任何需要处理大量文本信息的人，它都能成为你的得力助手，极大提升你的信息处理效率。