用大语言模型与LangChain从非结构化数据中智能提取结构化信息

在当今快速发展的技术环境中，大型语言模型（LLMs）正推动着数字应用与内容交互方式的深刻变革。以ChatGPT和Google BARD为代表的先进语言模型，不仅开启了创新应用开发的新大门，也促使微软、Meta等科技巨头纷纷布局，推出TypeChat和Llama 2等开源工具，赋能开发者。与此同时，市场对LLM领域的投资持续升温。截至2023年秋季，OpenAI已融资140亿美元，Anthropic、Cohere、Adept、Hugging Face和Mistral AI等公司也分别获得数亿至数十亿美元投资，凸显了LLM在AI时代的核心地位。 本文将深入探讨如何利用LLM与LangChain框架，从非结构化数据中高效提取结构化信息。以员工反馈评分系统为例，展示如何通过OpenAI GPT-3.5与LangChain结合，实现稳定、标准化的JSON输出，解决传统LLM输出格式不一致的问题。 传统方式下，即使使用相同提示（prompt），LLM生成的结果也可能包含额外解释、格式偏差或非预期内容，难以直接用于数据库存储或系统集成。而LangChain通过其核心组件——ChatOpenAI、ChatPromptTemplate、ResponseSchema和StructuredOutputParser——有效解决了这一难题。 具体实现中，首先定义评分维度（如整体表现、技术能力、沟通能力等）及其评分范围和描述，形成ResponseSchema。接着，通过StructuredOutputParser生成格式指令，并将其嵌入ChatPromptTemplate中，明确要求模型输出符合指定结构的JSON。最终，调用ChatOpenAI模型，结合模板与格式指令，确保无论多次运行，输出始终为统一的结构化数据。 例如，一段包含优点与改进建议的员工反馈，经处理后可稳定输出： { "Overall_Score": 6.5, "Technical_Score": 5, "Communication_Score": 6, "Ownership_Score": 7, "TeamPlayer_Score": 6 } 该方法不仅提升了数据提取的可靠性与自动化水平，也为绩效管理、数据分析等场景提供了可复用的技术路径。未来，结合向量数据库，LangChain将进一步支持更复杂的问答系统与知识检索应用，助力企业实现AI驱动的智能决策与高效运营。