En el mundo actual, lleno de datos, los textos no estructurados, como notas clínicas detalladas, documentos legales largos, hilos de comentarios de los clientes e informes de noticias en evolución, guardan información valiosa. Examinar manualmente esta información o crear un código a medida para procesar los datos requiere mucho tiempo y es un proceso que suele tener errores, y el uso inconsciente de modelos modernos de lenguaje grande (LLM) puede introducir errores. ¿Qué pasaría si pudieras extraer programáticamente la información exacta que necesitas y, al mismo tiempo, asegurarte de que los resultados estén estructurados y vinculados de manera confiable a su fuente?

Hoy, nos complace presentar LangExtract, una nueva biblioteca de Python de código abierto diseñada para permitir a los desarrolladores hacer precisamente eso. LangExtract proporciona una interfaz ligera para varios LLM, como nuestros modelos Gemini, para procesar grandes volúmenes de texto no estructurado en información estructurada basada en sus instrucciones personalizadas, lo que garantiza tanto la flexibilidad como la trazabilidad.

Ya sea que estés trabajando con informes médicos, resúmenes financieros o cualquier otro dominio de texto pesado, LangExtract ofrece una forma flexible y poderosa de aprovechar los datos que hay dentro de ese texto.