LangExtract: LLM 기반 비정형 데이터 추출 라이브러리

이 게시물은 비정형 텍스트에서 신뢰성 높고 일관된 정보를 추출하기 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리 LangExtract를 소개합니다.

핵심 기능 및 원칙

• Source Grounding: 추출된 데이터와 원문 위치를 정확히 연결
• Schema Enforcement: 사전 정의된 스키마에 맞춘 출력 형식 강제
• Scalable Extraction: 청킹, 병렬 처리, 다중 패스 전략으로 긴 문서도 효과적으로 처리
• Auditable Visualization: 추출 결과를 인터랙티브 HTML로 시각화하여 검증 가능

LLM의 한계 보완

LangExtract는 LLM의 환각, 일관성 부족, 길이 제약 문제를 보완하며, 의료, 금융, 법률 등 정확성이 중요한 도메인에서 신뢰성 있는 데이터 추출을 가능하게 합니다.

비교 및 적용 사례

기존 규칙 기반 및 전통적 NLP 방법 대비 유연성과 맥락 이해가 뛰어나고 유지보수가 용이하며, 실제 텍스트 예시를 통한 구조화 추출 과정을 설명합니다.