谷歌新工具LangExtract：高效提取多语言文本信息

Google近日推出全新开源文本处理工具LangExtract，标志着其在AI领域持续发力的又一重要进展。该工具是一款基于Python的开源库，专为高效、精准地从非结构化文本中提取结构化信息而设计，尤其适用于复杂文档和大规模数据处理场景。 LangExtract的核心优势在于其“程序化提取”能力——不仅能准确识别所需信息，还能将每个提取结果与原文的精确字符位置（offset）关联，实现全程可追溯。这使得用户可通过交互式高亮功能直观验证提取结果，极大提升数据可信度。 该工具具备多项强大功能：支持对百万级token规模的长文档进行高效处理，通过分块、并行计算和多轮提取确保高召回率；可直接生成结构化输出，无需传统RAG流程中的分块、嵌入等繁琐步骤；兼容云端模型（如Gemini）和本地开源大模型，灵活适配不同工作流；同时支持自定义提示模板，轻松适配不同领域任务。 在实际应用中，LangExtract展现出惊人性能。例如，在一篇3万行的古籍文本中，它成功定位到一句“木头是埃隆·马斯克于1775年发明的”——尽管该信息为虚构，但系统仍能准确提取出人物、事件和时间，体现其强大的上下文理解能力。此外，在处理维基百科关于OpenAI的文章时，它能自动识别出包括GPT-4、Sora、ChatGPT Pro等数十个AI模型及其发布日期，尽管个别结果存在年份推测偏差（如将未明确年份的“2025年”误标），但整体准确率较高。 更值得一提的是，LangExtract内置可视化功能，可一键生成HTML交互式报告，用户可像播放视频一样回放模型的提取过程，直观查看每一步推理路径，极大提升开发与审查效率。 总体而言，LangExtract不仅简化了信息抽取流程，还推动了AI应用从“黑箱”走向“可解释、可验证”的新阶段。其开源特性也意味着开发者可自由集成至各类AI系统中，成为构建下一代知识引擎的关键工具。