搜索研究与资料 · 工具介绍
LangExtract
按用户指令与示例从文本中提取结构化信息的 Python 库，可将结果对应回原文位置并可视化复核。
LangExtract 能做什么
按用户指令与示例从文本中提取结构化信息的 Python 库，可将结果对应回原文位置并可视化复核。
- 文档解析与格式转换
如何使用 LangExtract
从文档提取实体并核对原文位置
准备输入
- 待处理文本、需要提取的字段说明与高质量示例
操作步骤
- 编写提取提示词和示例，将原文与这些材料传给 lx.extract 并指定模型。
- 把结果保存为 JSONL，再生成 HTML 可视化，逐项核对实体在原文中的位置。
预期交付物
- 结构化提取记录、原文位置及可视化复核页面
检查无法对应原文位置的结果，排除从示例中误取的内容；模型推断需要单独复核。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估LangExtract
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
