【深入浅出RAG】 图形化数据提取工具：LlamaExtract

从非结构化数据中提取结构化数据，不仅是 LLM 的核心用例，也是检索和 RAG 使用案例中数据处理的关键要素。今天我们很高兴宣布 LlamaExtract 的 beta 版本发布，这是一个托管服务，让您能够从非结构化文档中执行结构化提取。

它执行以下操作：

1. 从现有候选文档集推断出模式。您可以选择稍后编辑此模式。

2. 根据指定的模式（无论是从上一步推断出来的、由人类指定的，或两者兼有）从一组文档中提取值。

LlamaExtract 可通过 UI 和 API 供 LlamaCloud 用户使用。模式推断目前有 5 个文件的限制，每个文件最多 10 页。给定现有模式，模式提取发生在每个文档级别上。

LlamaExtract 目前处于 beta 阶段，这意味着它是一个我们正在努力改进的实验性功能，使其更普遍可扩展和可用。请将任何问题报告到我们的 Github！

元数据提取是 LLM ETL 栈的关键部分

LLM 应用需要一个新的数据 ETL 栈。这个数据加载、转换和索引层对于非结构化数据上的下游 RAG 和代理使用案例至关重要。

我们构建了 LlamaParse 和 LlamaCloud 来满足这些 ETL 需求，并在生产中为成千上万的复杂文档生产管道提供动力。通过与我们的用户和客户合作，我们意识到除了块级嵌入之外，自动化元数据提取是转换故事（ETL 中的 “T”）的重要组成部分；它是增加对广泛非结构化数据透明度和控制的核心必要成分。

这引导我们构建了 LlamaExtract 的初始版本：旨在自动化您的非结构化数据转换。LlamaExtract 是一个 API，它还有一个 Python 客户端，当然还有 LlamaCloud 中的 Web UI。

使用 UI 进行原型设计

LlamaExtract UI 允许您对提取作业进行原型设计。在左侧点击 “提取(beta)” 标签后，您可以点击 “创建新模式” 以定义新的提取作业，这将带您进入模式创建屏幕：

将文件拖放到 UI 中。点击 “下一步” 启动模式推断 — 推断出的 JSON 模式将在下面的 “模式” 部分显示：

这遵循 Pydantic JSON 模式格式；推断之后，您可以完全自由地自定义和修改推断出的模式。模式可视化将反映您的更改。

一旦您对模式满意，您可以启动提取，这将返回最终的 JSON 对象，其中包含符合模式的提取键和值。

• 我们正在对 UI 进行一些核心改进，例如将模式推断和提取解耦，允许用户预定义模式等。有关更多灵活性，请查看下面的 API。

使用 API 创建提取工作流

API 允许用户更灵活地集成模式推断和提取。要通过我们的客户端包访问 API，请按照以下步骤操作：

pip install llama-extract


您可以选择 推断 一个模式或指定自己的模式（或者先推断，然后按您的喜好程序修改）。如果您想使用 LlamaExtract 的模式推断能力，请执行：








pythonfrom llama_extract import LlamaExtract
extractor = LlamaExtract()extraction_schema = extractor.infer_schema("Test Schema", ["./file1.pdf","./file2.pdf"])


如果您更倾向于直接指定模式而不是推断它。
最简单的方法是定义一个 Pydantic 对象并将其转换为 JSON 模式：
from pydantic import BaseModel, Field
classResumeMetadata(BaseModel):"""Resume metadata."""
years_of_experience: int= Field(..., description="Number of years of work experience.")highest_degree: str= Field(..., description="Highest degree earned (options: High School, Bachelor's, Master's, Doctoral, Professional)")professional_summary: str= Field(..., description="A general summary of the candidate's experience")extraction_schema = extractor.create_schema("Test Schema", ResumeMetadata)

无论您如何获得模式，现在都可以执行提取：





extractions = extractor.extract(extraction_schema.id, ["./file3.pdf","./file4.pdf"])

您可以看到提取的数据：




print(extractions[0].data)

场景用例
LlamaExtract 使用 LlamaParse 作为其底层解析器，能够处理复杂的文档类型通过我们的初步探索，以下是LlamaExtract 有价值的一些初始数据集：

• 简历：从候选人的个人资料中提取结构化注释，如学校、工作经历、工作经验年限。

• 收据和发票：提取行项目、总价和其他数字。

• 产品页面：根据用户定义的模式结构化和分类您的产品。