AI 已经会抽信息了，为什么反而更不敢用？

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AI 已经会抽信息了，为什么反而更不敢用？



LangExtract 是一款免费的 Python 库，它依托 Gemini 等人工智能模型，能够从报告、书籍这类非结构化文本中提取姓名、情绪、药物名称等结构化数据。该库可将提取的每一条信息与原文中的对应位置精准关联，还能生成交互式可视化内容，方便人工核验；
借助分块处理与并行运算技术，它可以高效处理大容量文件，同时兼容云端与本地部署的模型，且无需额外的微调操作。无论是医疗健康还是学术研究等领域，用户都能借助它快速将非结构化文档转化为可靠规整的分析用数据，大幅节省时间成本并提升信息处理的准确性。

用大模型做信息抽取，都会有一种错觉：

好像这事已经被 LLM 彻底解决了。

一段文本丢进去，JSON 结构出来，看起来又快又准。但只要你把这个流程放进真实业务，问题会立刻暴露。
Google 开源的 LangExtract，正是从这些问题出发设计的。

为什么“能抽出来”，并不等于“能用”

在 Demo 阶段，大模型抽取几乎没有门槛；
但在工程和业务层面，抽取真正的难点有三个。

抽取结果不可核验

模型给你一个字段，很难回答一个简单的问题：

它是从原文哪一句来的？

当文本很长、结果很多时，你几乎不可能靠人工逐条比对。

输出结构不稳定

今天输出的是这个 JSON，
明天少一个字段，
后天多一句“解释说明”。

这不是 prompt 写得不好，而是 生成模型的天然特性。

文本一长，召回率立刻下降

在上万字文档里，目标信息就像“草堆里的针”。
一次 prompt，几乎不可能找全。

这三个问题，恰恰是 LangExtract 想解决的。

LangExtract 在做什么？先说结论

如果只用一句话概括：

LangExtract 是一个“以可审计为核心目标的信息抽取框架”。

它不是让模型更自由，而是让模型更受约束、更可追溯。

它的核心思路，其实很“反 LLM 直觉”

抽取不是“生成”，而是“标注”

LangExtract 在示例和文档中反复强调一件事：

  • 抽取内容应尽量直接来自原文
  • 不鼓励总结、改写、融合

这意味着，它并不把 LLM 当成“会写 JSON 的作家”，
而是当成一个智能文本标注器。

这个定位，决定了它后续所有设计。

每一个抽取结果，都必须能回到原文

LangExtract 的输出不仅包含结构化字段，还包含：

  • 原文片段
  • 在原文中的精确位置

这使得你可以：

  • 在原文中高亮查看
  • 快速人工核验
  • 对错误进行溯源

这一步，对医疗、法律、合规场景几乎是刚需。

长文不是一次处理完，而是“多次搜索”

LangExtract 并不假设“一次 prompt 就能找全”。

它的策略更像搜索引擎：

  • 文本先分块
  • 并行处理
  • 多轮抽取（multiple passes）

核心目标只有一个： 提高召回率，而不是让模型显得聪明。

为什么 LangExtract 强制你写 few-shot 示例？

如果你看过它的 README，会发现：

示例，几乎是必需品。

原因很简单：
在抽取任务中，示例比规则更有约束力。

示例在这里承担了三重角色：

  1. 固定输出结构
  2. 定义“什么算一个合法抽取”
  3. 抑制模型的自由发挥

甚至，当你的规则和示例不一致时，LangExtract 会直接给出警告。

这本质上是在逼你：
先把抽取任务定义清楚，再交给模型。

模型支持上，它反而很现实

LangExtract 并不执着于某一个模型：

  • 云端支持 Gemini、OpenAI
  • 本地支持 Ollama（如 gemma2）
  • 架构允许自行扩展 Provider

文档里也说得很直接：

  • 快速、便宜的模型 → 简单任务
  • 更强模型 → 复杂抽取

它并没有假设模型“足够可靠”，
而是默认模型一定会犯错。

一个很容易被忽略的点：审阅界面

LangExtract 可以生成一个自包含的 HTML 页面：

  • 左侧原文
  • 右侧抽取结果
  • 点击即可定位

这不是“锦上添花”，而是对现实的承认：

在真正的业务流程里，
一定会有“人”来验收模型结果。

这个 HTML，本质上就是 LLM 抽取的人工验收界面。

Github：https://github.com/google/langextract
油管：https://youtu.be/CorHc9a8g88


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