LangExtract
Extract structured data from unstructured text with precise source grounding.
सटीक सोर्स ग्राउंडिंग और विजुअल वैलिडेशन के साथ LLM-आधारित टेक्स्ट एक्सट्रैक्शन के लिए Python लाइब्रेरी।
LangExtract एक Python लाइब्रेरी है जो संरचित संस्थाओं को निकालने के लिए भाषा मॉडल का उपयोग करके अनस्ट्रक्चर्ड दस्तावेजों को संसाधित करती है। यह डेवलपर्स और डेटा पेशेवरों के लिए बनाया गया है जिन्हें टेक्स्ट से सत्यापन योग्य डेटा एक्सट्रैक्शन की आवश्यकता होती है।
यह क्या है
यह निर्देशों और फ्यू-शॉट उदाहरणों के माध्यम से अनस्ट्रक्चर्ड दस्तावेजों को पार्स करता है, निकाले गए प्रत्येक एंटिटी को सोर्स टेक्स्ट में उसके सटीक कैरेक्टर इंटरवल पर वापस मैप करता है। यह टेक्स्ट चंकिंग, पैरेलल प्रोसेसिंग के माध्यम से लंबे दस्तावेजों को संभालता है, और विजुअल समीक्षा के लिए इंटरैक्टिव HTML फाइलें आउटपुट करता है।
किसके लिए
यह क्लिनिकल नोट्स या सार्वजनिक रिपोर्ट जैसे जटिल ग्रंथों के लिए एक्सट्रैक्शन पाइपलाइन बनाने वाले डेटा इंजीनियरों और डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है। यह उन गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त नहीं है जिन्हें Python कोड लिखे बिना ग्राफिकल पॉइंट-एंड-क्लिक डेस्कटॉप एप्लिकेशन की आवश्यकता होती है।
मुख्य विशेषताएँ
सटीक सोर्स ग्राउंडिंग
आसान सत्यापन के लिए स्रोत पाठ में हर निष्कर्षण को उसके सटीक स्थान पर मैप करता है।
इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन
संदर्भ में निकाले गए हज़ारों संस्थाओं की समीक्षा करने के लिए स्व-निहित HTML फ़ाइलें जनरेट करता है।
लंबे दस्तावेज़ का समर्थन
बड़ी फाइलों को संभालने के लिए टेक्स्ट चंकिंग, पैरेलल प्रोसेसिंग और कई पास को जोड़ती है।
लचीले मॉडल प्रदाता
Ollama के माध्यम से स्थानीय open-source मॉडल के साथ-साथ Gemini परिवार जैसे क्लाउड मॉडल का समर्थन करता है।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- स्रोत पाठ में सटीक कैरेक्टर इंटरवल के लिए निष्कर्षण को मैप करता है
- स्व-निहित इंटरैक्टिव HTML विज़ुअलाइज़ेशन फ़ाइलें आउटपुट करता है
- क्लाउड API के साथ-साथ Ollama के माध्यम से स्थानीय निष्कर्षण का समर्थन करता है
- चंकिंग और पैरेलल प्रोसेसिंग के साथ लंबे दस्तावेजों को संभालता है
कहाँ कमी है
- कार्यों को परिभाषित करने और निष्कर्षण चलाने के लिए Python कोड लिखने की आवश्यकता होती है
- क्लाउड मॉडल के उपयोग के लिए API कुंजियों को प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है और टोकन लागत आती है
- प्रॉम्प्ट एलाइनमेंट चेतावनियों के लिए फ्यू-शॉट उदाहरणों की पुनरावृत्ति ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है
मूल्य & लाइसेंस
इसके Apache-2.0 लाइसेंस के तहत निःशुल्क। एकमात्र परिचालन लागत इस बात पर निर्भर करती है कि आप स्थानीय मॉडल चलाते हैं या Gemini जैसे क्लाउड-आधारित LLM API उपयोग के लिए भुगतान करते हैं।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
876 खुले रिमोट AI-ट्रेनिंग रोल, 15 नवंबर 2026 को अपडेट; ज़्यादातर में $20–$170 प्रति घंटा। इनमें से 5 हिंदी बोलने वालों के लिए हैं। Zekai इन्हें मुफ़्त में लिस्ट करता है; आवेदन एम्प्लॉयर के प्लेटफ़ॉर्म पर जाता है।
विकल्प
इसे उपयोग करें, या हमसे सेट करवाएं
सामान्य प्रश्न
क्या मैं क्लाउड पर डेटा भेजे बिना LangExtract का उपयोग कर सकता हूँ?
हाँ, आप बिल्ट-इन Ollama इंटरफ़ेस का उपयोग करके स्थानीय LLMs चला सकते हैं।
मैं निष्कर्षण की सटीकता को कैसे सत्यापित करूं?
LangExtract ग्राउंडेड डेटा के लिए कैरेक्टर इंटरवल प्रदान करता है और संदर्भ में निष्कर्षण की समीक्षा करने के लिए इंटरैक्टिव HTML विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करता है।
