Usando LangExtract e Elasticsearch: Extraindo Dados Estruturados de Textos Livres
No cenário atual de dados, a capacidade de transformar informações não estruturadas em formatos pesquisáveis e filtráveis é um diferencial competitivo. O Elastic, em parceria com ferramentas inovadoras como o LangExtract do Google, oferece soluções poderosas para essa necessidade. Este artigo explora como o LangExtract, uma biblioteca Python de código aberto, pode ser utilizado em conjunto com o Elasticsearch para extrair dados estruturados de textos livres, como contratos, faturas e livros.
O que é LangExtract?
LangExtract é uma biblioteca Python de código aberto desenvolvida pelo Google que utiliza múltiplos Large Language Models (LLMs) e instruções personalizadas para converter texto não estruturado em informações estruturadas. Diferente de usar um LLM isoladamente, o LangExtract garante saídas estruturadas e rastreáveis, vinculando cada extração ao texto original e fornecendo ferramentas visuais para validação. Isso o torna uma solução prática para extração de informações em diversos contextos.
Principais Recursos do LangExtract:
- Saídas Estruturadas e Rastreáveis: Garante que os dados extraídos sejam consistentes e possam ser facilmente verificados.
- Vinculação ao Texto Original: Cada extração é ligada à sua fonte no texto, facilitando a auditoria e a compreensão.
- Ferramentas Visuais para Validação: Ajuda a confirmar a precisão das extrações.
- Manipulação de Contexto Longo: Lida eficientemente com documentos extensos.
- Carregamento Remoto de Arquivos: Permite processar arquivos de diversas fontes.
- Múltiplas Passagens para Melhorar o Recall: Otimiza a recuperação de informações.
- Múltiplos Workers para Paralelização: Acelera o processamento de grandes volumes de dados.
Caso de Uso: Extração de Dados de Contratos com LangExtract e Elasticsearch
Para ilustrar a sinergia entre LangExtract e Elasticsearch, um exemplo prático envolve a extração de dados de um conjunto de contratos. Imagine ter 10 contratos de diferentes tipos, contendo informações como custos, valores, datas, duração e contratante. O objetivo é usar o LangExtract para extrair esses dados estruturados e armazená-los como campos no Elasticsearch, permitindo consultas e filtros eficientes.
Etapas para Implementação:
- Instalação de Dependências: Instalar o LangExtract e o cliente
elasticsearchpara Python. - Configuração do Elasticsearch: Definir as chaves de API e a URL do Elasticsearch, além de configurar os mapeamentos de índice para os campos que serão extraídos. É crucial usar
keywordpara campos de filtro etext + keywordpara campos que serão pesquisados e filtrados. - Extração de Dados com LangExtract: Fornecer exemplos de contratos e descrições de prompt para treinar o LangExtract a identificar e extrair informações específicas. O modelo aprende a partir desses padrões para extrair dados de novos contratos, como datas de contrato, provedores de serviço, clientes, tipos de serviço, valores de pagamento, prazos de entrega e leis aplicáveis.
- Consulta de Dados: Uma vez que os dados são extraídos e indexados no Elasticsearch, é possível realizar consultas complexas e filtros para obter insights valiosos.
A Importância da IA Generativa e RAG
Este exemplo demonstra a aplicação prática de IA generativa e Retrieval-Augmented Generation (RAG) para transformar dados brutos em inteligência acionável. Ao combinar a capacidade de extração de informações do LangExtract com a poderosa capacidade de busca e análise do Elasticsearch, as empresas podem otimizar processos, melhorar a tomada de decisões e desbloquear o valor oculto em seus dados não estruturados.
Conclusão
A integração do LangExtract com o Elasticsearch representa um avanço significativo na forma como lidamos com dados não estruturados. Essa combinação oferece uma solução robusta para extrair, organizar e pesquisar informações críticas, tornando-as acessíveis e úteis para diversas aplicações. Seja para automatizar a análise de documentos legais, otimizar a gestão de faturas ou enriquecer bases de conhecimento, essa abordagem abre novas possibilidades para a engenharia de dados e a inteligência artificial.
Adaptado do post original no blog da Elastic: [https://www.elastic.co/search-labs/blog/langextract-elasticsearch-tutorial-usage-example]
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