langextract
Une bibliothèque Python pour extraire des informations structurées à partir de texte non structuré en utilisant des LLM avec un ancrage source précis et une visualisation interactive.
Extrayez et organisez des informations importantes à partir de documents texte désordonnés en utilisant l'IA, avec des liens clairs vers les sources originales.
Depuis le README
pip install langextract
- Add new model support independently of the core library
- Distribute your provider as a separate Python package
- Keep custom dependencies isolated
- Override or extend built-in providers via priority-based resolution
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentUne bibliothèque Python pour extraire des informations structurées à partir de texte non structuré en utilisant des LLM avec un ancrage source précis et une visualisation interactive.
langextract compte 38.5k étoiles sur GitHub. Il a été forké 2.7k fois. langextract est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2025. langextract est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : gemini, gemini-ai, gemini-api, gemini-flash.
Qu'est-ce que langextract ?
Une bibliothèque Python pour extraire des informations structurées à partir de texte non structuré en utilisant des LLM avec un ancrage source précis et une visualisation interactive.
langextract est-il open source ?
langextract est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
langextract est-il gratuit ?
Oui. langextract est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est langextract ?
langextract est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage langextract est-il écrit ?
langextract est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/google-langextract.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.