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使用 LangExtract 和 Elasticsearch

作者:来自 ElasticJeffrey Rengifo 亲身体验 Elasticsearch:深入了解我们的示例笔记本,开始免费试用云,或立即在本地计算机上试用 Elastic。 LangExtract是由 Google 创建的开源Python 库,可帮助使用多个 LLM 和自定义指令将非结构化文本转换为结构化信息。与单独使用 LLM 不同,LangExtract 提供结构化且可追溯的输出,将每个提取链接回原始文本,并提供用于验证的可视化工具,使其成为在不同上下文中提取信息的实用解决方案。 当您想要将非结构化数据(例如合同、发票、账簿等)转换为定义的结构,使其可搜索和过滤时,LangExtract 非常有用。例如,对发票的费用进行分类,提取合同中的当事人,甚至检测书中某个段落的人物的情绪。 LangExtract 还提供长上下文处理、远程文件加载、提高召回率的多次传递以及并行化工作的多个工作程序等功能。 用例 为了演示 LangExtract 和 Elasticsearch 如何协同工作,我们将使用一个包含 10 份不同类型合同的数据集。这些合同包含标准数据,如费用、金额、日期、期限...

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不管你的App是原生开发,还是基于某个跨端框架,都可以试试uni-ai。 uni-ai让你的 App 1 天接入 DeepSeek等AI模型,2 天上线全平台原生 AI 聊天功能! 在 AI时代,每个App都在思考AI化。 内置AI聊天(AI问答)成为众多App的基本需求。但当你准备动手打造一个像 ChatGPT、DeepSeek 那样流畅的AI客户端时,很快就会发现,技术挑战层出不穷,比如:webview 集成AI聊天虽然快捷,但体验相比原生,着实有差距。 如果不基于webview,采用原生开发,那么需要在Android、iOS、鸿蒙等平台解决如下问题: (1)流式网络请求:大模型流式返回的token,需要在手机端流式接收。 (2)缺少全平台效果一致的markdown解析器 (3)markdown流式解析复杂:传统应用场景下 markdown 解析都是全文解析。而随着 ai 的发展,流式回复的内容越来越长,需要持续跟踪上下文状态,判断当前内容是否在代码块/表格/列表等元素中,解析速度必须跟上流式传输速度,否则会明显卡顿; (4)全编程语言代码高亮:当AI回复编程语言时,几十种编程语...

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