🌟 Google LangExtract: библиотека извлечения структуры из любого текста.

LangExtract - опенсорсная python-библиотека с функцией легковесного интерфейса к LLM, которая превращает большие объемы текста в структурированные данные.

🟡 Ключевая особенность LangExtract на фоне других инструментов - точный фокус на источник.

Каждая извлеченная сущность, будь то имя, дата или дозировка лекарства, привязывается к точным символьным смещениям в исходном тексте. Это дает полную прослеживаемость и верифицируемость результата, просто подсветив найденные данные в оригинальном документе. Больше никаких «откуда модель это взяла?».

🟡 Вторая сильная сторона - надежность выходных данных.

Вы определяете желаемый формат вывода с помощью специального представления данных и даете модели несколько примеров . Используя эти примеры, LangExtract следует заданной схеме, задействуя механизм контролируемой генерации, который поддерживается в моделях Gemini. Это гарантирует, что на выходе вы всегда будете получать данные в консистентном, предсказуемом формате.

🟡LangExtract умеет работать с действительно большими объемами.

Библиотека умеет бить текст на чанки, которые обрабатываются параллельно в несколько проходов, каждый из которых фокусируется на более узком контексте.

Для наглядности библиотека умеет генерировать интерактивную и полностью автономную HTML-визуализацию. Это позволяет за считаные минуты перейти от сырого текста к визуальному представлению, где можно исследовать тысячи извлеченных аннотаций.

При этом LangExtract не замыкается на экосистеме Google: он поддерживает гибкую смену LLM-бэкендов, позволяя работать как с облачными моделями, так и с опенсорсными решениями, развернутыми локально.

🟡LangExtract может задействовать "мировые знания" LLM для обогащения данных.

Информация может быть как явной (извлеченной из текста), так и основанной на внутренних знаниях модели. Разумеется, точность таких выведенных данных сильно зависит от возможностей конкретной LLM и качества предоставленных примеров в промпте.

Изначально идеи, заложенные в LangExtract, были применены для извлечения информации из медицинских текстов. Библиотека отлично справляется с идентификацией лекарств, их дозировок и других атрибутов в клинических записях.

Чтобы продемонстрировать возможности инструмента в узкоспециализированной области, Google создал на Hugging Face интерактивное демо RadExtract. В нем показано, как LangExtract может обработать радиологический отчет, написанный свободным текстом, и автоматически преобразовать его ключевые выводы в структурированный формат, подсвечивая важные находки.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LangExtract #Google

🖥Тебе не всегда стоит использовать классы в Python

Python известен простотой и читабельностью — и многие сразу переходят к использованию классов. Но как показывает опыт, классы далеко не всегда нужны:

Python — невероятно гибкий язык, но классы не всегда лучший выбор. В большинстве случаев стандартные типы, функции и библиотеки предлагают более простые и элегантные решения.

🔍 Когда вы можете обойтись без класса

1. Хранение простых данных
Вместо класса:

   class Point:
       def __init__(self, x, y):
           self.x = x
           self.y = y
   point = Point(10, 20)

Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
point = Point(10, 20)

# или

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int
point = Point(10, 20)
 

Статические утилиты без состояния
Вместо:

class Utils:
    @staticmethod
    def add(a, b): return a + b
result = Utils.add(3, 4)

используйте просто функцию:

def add(a, b): return a + b
result = add(3, 4)

Группировка констант
Вместо использования отдельного класса:

class Config:
    HOST = 'localhost'
    PORT = 8080

можно определить модуль с константами:

HOST = 'localhost'
PORT = 8080

Простые изменяемые состояния
Если нужен лишь список или словарь:

inventory = []
inventory.append('apple')

Операции на лету
Вместо класса с одним методом transform:

result = Transformer().transform([1,2,3])

используйте:

result = [x*2 for x in [1,2,3]]

Стандартная библиотека может уже всё заменить
Например, configparser, json, csv и другие модули часто покрывают функциональность управления конфигурациями без необходимости писать класс вручную.

✅ Когда классы всё же уместны
Используйте классы, если вам действительно нужны:

- Состояние и поведение, связанные вместе
- Наследование и расширяемость
- Капсуляция логики и данных
- Чёткая структура и переиспользуемость

Но многие простые сценарии проще и понятнее реализовать без OOP-механизмов

💡 Почему это важно
Это помогает избежать избыточного кода и упростить архитектуру

Повышает читабельность, особенно для новичков или в небольших скриптах

Снижает перегрузку инициализации, особенно там, где функциональность тривиальна

📌 Подробнее

@pythonl