source grounding による監査可能な証拠線
各抽出フィールドに文字オフセットを付与し、UI 側でハイライトオーバーレイとして描画することで、構造化値と原文スパンを一対一で対応付けられます。コンプライアンスや医療など高リスク領域に向きます。
LangExtract は本番運用を前提とした情報抽出バックボーンであり、Python ライブラリとして LLM をラップし、「自然言語の指示 + few-shot 例」を構造化抽出タスクへ変換します。任意テキストをチャンク分割してモデルへ振り分け、統一された JSON として集約し、各フィールドに source grounding と対話的 HTML ハイライトビューを付与することで、監査・トレース・人手レビューを容易にします。並列処理・分割・複数パス抽出により長文にも強く、provider プラグインを通じて Gemini、OpenAI、Ollama ローカルモデルを一元的に扱えるため、コンプライアンス審査、医療テキスト、サポート工票分析などの高付加価値ユースケースに迅速に展開できます。
| ✕従来の課題 | ✓革新的ソリューション |
|---|---|
| 従来の情報抽出パイプラインはフィールド単位のトレース性が弱く、構造化結果を原文スパンへ安定して戻せないため、大規模な監査や QA が人力頼みになりがちです。 | Precise Source Grounding を中心コンセプトに据え、各抽出に正確な文字スパン情報を持たせ、ハイライト可視化と組み合わせて監査可能な証拠線を構築します。 |
| 長文やバッチ処理では素朴な LLM 呼び出しが needle-in-a-haystack 問題を起こしやすく、再現率が揺れ、コストとレート制限の制御も属人化しやすいです。 | chunking・並列ワーカー・複数パス抽出を組み合わせた長文向けパイプラインを備え、レイテンシ・コスト・再現率のトレードオフをパラメータで明示的に調整できます。 |
| モデルやプロンプトが増えるほど JSON schema が漂流し、フィールド欠落や型不整合が頻発して、後処理に複雑な正規表現や if/else が増殖し保守負荷が高まります。 | provider プラグインと schema 感知型の抽出モードを提供し、対応モデルでは構造制約を強化しつつ、OpenAI や Ollama 向けに専用の推論・検証戦略を設計できます。 |
1python -m venv langextract_env && source langextract_env/bin/activate && pip install langextract1export LANGEXTRACT_API_KEY=your-gemini-key # あるいはローカルに Ollama を入れて: ollama pull gemma2:2b && ollama serve1python - << 'EOF'2import langextract as lx3import textwrap4prompt = textwrap.dedent('''Extract characters, emotions, and relationships in order of appearance. Use exact text for extractions. Do not paraphrase or overlap entities.''')5examples = []6result = lx.extract(7 text_or_documents='Lady Juliet gazed longingly at the stars, her heart aching for Romeo',8 prompt_description=prompt,9 examples=examples,10 model_id='gemini-2.5-flash',11)12lx.io.save_annotated_documents(result, output_name='extraction_results.jsonl', output_dir='.')13html = lx.visualize('extraction_results.jsonl')14with open('visualization.html', 'w', encoding='utf-8') as f:15 f.write(getattr(html, 'data', html))16EOF
