Comment extraire efficacement des données textuelles avec LangExtract et LLMs ?

LangExtract permet d’extraire facilement des données précises depuis du texte non structuré grâce aux modèles de langage (LLMs). Simple à installer et puissant, il gère même les documents longs via un système de découpage intelligent. Découvrez comment exploiter cet outil open source.

3 principaux points à retenir.

• LangExtract simplifie l’extraction de données complexes issues de textes non-structurés en s’appuyant sur des LLMs performants.
• Supporte les documents longs grâce à un découpage en morceaux et un traitement multi-passes pour garantir exhaustivité.
• Compatible avec plusieurs modèles (Google Gemini, OpenAI, locaux) et formats d’entrée (texte, URL, liste de documents).

Qu’est-ce que LangExtract et pourquoi l’utiliser pour l’extraction de données textuelles

LangExtract est plus qu’une simple bibliothèque Python. Développée par Google, elle représente une avancée significative dans l’extraction de données structurées depuis du texte non structuré. Parfois, dans un monde où l’information fuse de toutes parts, on a l’impression de chercher une aiguille dans une botte de foin. Mais LangExtract vous offre une loupe, une boussole et, osons-le dire, un véritable GPS pour naviguer dans ce dédale d’informations.

Pourquoi s’aventurer sur cette route ? La réponse est simple : l’extraction de données, surtout dans des documents longs ou complexes, est un défi. Pensez à tous ces rapports de recherche, ces notes cliniques ou même les pièces de théâtre. Ces documents regorgent de valeurs cachées, de personnages, d’émotions et de relations, mais ils sont souvent mal organisés. LangExtract vient casser ce vieux paradigme.

Imaginez que vous deviez extraire des personnages et des émotions d’une œuvre théâtrale, disons « Roméo et Juliette ». Avec LangExtract, ce processus devient un jeu d’enfant. En définissant vos critères via des prompts clairs et en fournissant des exemples d’extraction, vous donnez à l’outil une carte pour opérer. Par exemple, en utilisant des extraits des dialogues de la pièce, vous pouvez enseigner à LangExtract comment reconnaître qui parle – ici, « Roméo » ou « Juliette » – et quelles émotions traversent leurs échanges. Grâce aux techniques de traitement par chunks et aux multi-passes, même un long texte est décomposé en petites parties digestes, assurant une extraction fiable et précise.

Enfin, la cerise sur le gâteau ? La visualisation interactive des résultats. Plutôt que d’être un simple résultat brut, vous obtenez une représentation claire de l’extraction, facilitant l’analyse et la compréhension. Plus besoin de déchiffrer des données en désordre. LangExtract vous propose un tableau de bord coloré et intuitif pour explorer vos résultats. Si vous êtes curieux d’en savoir plus, vous pouvez consulter des discussions autour de LangExtract sur Reddit.

En conclusion, grâce à LangExtract, l’extraction de données textuelles devient un processus fluide et accessible, transformant la façon dont nous traitons et comprenons l’information. Ce n’est pas seulement une avancée technologique, c’est une véritable révolution dans notre approche de la donnée.

Comment installer et configurer LangExtract pour débuter rapidement

Pour commencer à utiliser LangExtract, une bibliothèque Python aussi puissante que polyvalente, la première chose à faire est de l’installer. Cela peut se faire rapidement à partir de PyPI, en utilisant la commande suivante dans votre terminal :

pip install langextract

Mais avant de plonger dans cette installation, il est sage de créer un environnement virtuel pour garder vos projets Python bien organisés. Voici comment procéder :

python -m venv langextract_env
source langextract_env/bin/activate  # Sur Windows : .\langextract_env\Scripts\activate

Une fois l’environnement activé, exécutez la commande pip install langextract à nouveau pour l’installer dans cet environnement isolé.

Il existe d’autres méthodes d’installation, comme via Docker ou à partir de la source, que vous pouvez explorer si cela vous intéresse. Docker, en particulier, peut simplifier le déploiement et garantir que vous disposez de toutes les dépendances nécessaires.

Maintenant, parlons des LLMs. LangExtract est libre et open-source, mais si vous souhaitez utiliser des modèles hébergés dans le cloud comme OpenAI ou Google Gemini, il vous faudra une clé API. Voici comment procéder :

export LANGEXTRACT_API_KEY="VOTRE_CLE_API_ICI"

Vous pouvez également configurer cette clé dans un fichier .env pour les garder en sécurité :

cat >> .env << 'EOF'
LANGEXTRACT_API_KEY=your-api-key-here
EOF
echo '.env' >> .gitignore

Pour d’autres LLMs locaux via Ollama ou d’autres arrière-plans, aucune clé API n’est nécessaire. Pour utiliser OpenAI, installez-les avec :

pip install langextract[openai]

Et assurez-vous de définir votre OPENAI_API_KEY lors de l’utilisation. Pour les utilisateurs d’entreprise de Vertex AI, l’authentification par compte de service est prise en charge.

Enfin, rappelez-vous : manipuler vos clés API avec précaution est crucial. Ne les partagez pas publiquement et utilisez des méthodes sécurisées pour les stocker et les gérer. Une bonne gestion des secrets protège vos ressources et préserve l’intégrité de vos projets d’analyse de données.

Comment définir une tâche d’extraction avec LangExtract

La puissance de LangExtract réside dans sa capacité à comprendre et à extraire des informations pertinentes, mais cela repose fortement sur la qualité du prompt que vous lui fournissez. En d’autres termes, la formulation claire de votre prompt d’extraction est cruciale, tout comme l’exemple annoté (ExampleData) qui accompagne votre demande. Quand on parle d’un prompt efficace, on pense à une description concise mais précise de ce que l’on souhaite obtenir.

Un bon prompt doit intégrer trois éléments clés :

• Clarté : Évitez le jargon inutile. Soyez direct sur l’information à extraire.
• Contexte : Indiquez des aspects spécifiques qui aideront LangExtract à mieux comprendre vos attentes. Par exemple, s’il s’agit d’extraire des personnages dans un texte littéraire, mentionnez le type de détails que vous recherchez.
• Exemples : Proposez des exemples concrets à l’aide de l’objet ExampleData, comme on le verra ci-dessous.

Voici comment structurer un objet ExampleData : il contient le texte source et les extractions attendues. Prenons un exemple d’extraction de personnages, émotions et relations dans un extrait de Shakespeare :

import langextract as lx

prompt = """
  Extract characters, emotions, and relationships in order of appearance. 
  Use exact text for extractions. Do not paraphrase or overlap entities. 
  Provide meaningful attributes for each entity to add context.
"""

examples = [
    lx.data.ExampleData(
        text="ROMEO. But soft! What light through yonder window breaks? ...",
        extractions=[
            lx.data.Extraction(
                extraction_class="character",
                extraction_text="ROMEO",
                attributes={"emotional_state": "wonder"}
            ),
            lx.data.Extraction(
                extraction_class="emotion",
                extraction_text="But soft!",
                attributes={"feeling": "gentle awe"}
            )
        ]
    )
]

Cette structure guide LangExtract en lui montrant non seulement ce que vous attendez, mais aussi comment cela doit être présenté. Il est essentiel d’adapter ces exemples au domaine métier ciblé. Si vous travaillez dans le secteur médical, vos prompts et exemples devront être adaptés sur mesure pour répondre aux spécificités de ce domaine. Une personnalisation précise fait toute la différence dans la qualité des résultats.

N’oubliez jamais que la clarté et la précision de vos prompts influencent directement l’efficacité de l’extraction. Un bon prompt, associé à des exemples pertinents, est la clé pour transformer des textes non structurés en données exploitables. Pour en savoir plus sur l’application de LangExtract dans un contexte pratique, consultez cet article sur LangExtract et Milvus.

Comment lancer l’extraction et exploiter les résultats

Pour réaliser une extraction de données textuelles avec LangExtract, il suffit de faire appel à la fonction lx.extract(). Cette fonction est le cœur de l'opération, permettant d'extraire des informations pertinentes d'un document en suivant des instructions que vous aurez préalablement définies. 

Voici les principaux paramètres que vous allez utiliser :

    
text_or_documents: C'est l'entrée principale où vous fournissez le texte à analyser, que ce soit une chaine de caractères, un document ou même une liste de plusieurs textes.
    
prompt_description: Ici, vous décrivez clairement ce que vous souhaitez extraire. Soyez précis pour que le modèle comprenne bien vos intentions.
    
examples: Une liste d'exemples d'extractions attendues qui, comme un GPS, guident le modèle dans ses interprétations.
    
model_id: Il s'agit de l'identifiant du modèle de LLM que vous allez utiliser (comme "gemini-2.5-flash" ou un modèle OpenAI).


Des options avancées sont également disponibles, comme :

    
extraction_passes: Permet de relancer l'extraction sur des textes longs pour une meilleure exhaustivité.
    
max_workers: Permet un traitement parallèle pour des réponses plus rapides sur de gros volumes.


Un exemple complet d'appel à la fonction pourrait ressembler à cela :

input_text = '''JULIET. O Romeo, Romeo! wherefore art thou Romeo?
Deny thy father and refuse thy name;
Or, if thou wilt not, be but sworn my love,
And I'll no longer be a Capulet.'''


result = lx.extract(
    text_or_documents=input_text,
    prompt_description=prompt,
    examples=examples,
    model_id="gemini-2.5-flash"
)
Une fois la fonction exécutée, l’objet résultat renvoyé – que l'on appelle couramment result – contient toutes les entités et attributs extraits. Vous pouvez inspecter ce résultat dans votre programme ou le sauvegarder pour une utilisation future.
Pour sauvegarder ces résultats sous forme de fichier JSONL, vous pouvez utiliser le code suivant :
lx.io.save_annotated_documents([result], output_name="extraction_results.jsonl", output_dir=".")
Et pour générer une interface HTML interactive qui vous permettra de voir les extractions de manière plus visuelle :
html = lx.visualize("extraction_results.jsonl")
with open("viz.html", "w") as f:
    f.write(html if isinstance(html, str) else html.data)
Avoir à la fois une approche automatisée grâce à LangExtract et la possibilité de vérifier les résultats manuellement offre un équilibre parfait entre la puissance de l'IA et le contrôle humain. C'est en intégrant ces deux dimensions que vous optimiserez l'exploitation de vos données. Pour plus de détails sur les sorties, n'hésitez pas à consulter cette page ici.
Quels formats d'entrée sont pris en charge et quelles sont les limites actuelles
LangExtract, avec sa polyvalence, se montre particulièrement adaptable en matière de formats d'entrée. Que vous ayez une chaîne de texte brut, une liste de phrases, un lien vers une ressource en ligne ou même du contenu enrichi comme du Markdown ou du HTML, cet outil sait comment jongler avec tout cela. Par exemple, en fournissant une simple chaîne de texte, LangExtract peut commencer à travailler immédiatement. Si vous avez une collection de textes, passons à la vitesse supérieure avec une liste de chaînes, ce qui vous permet de traiter plusieurs documents en un claquement de doigts.
Dans le cadre des formats pris en charge, LangExtract vous permet également d'extraire des données directement à partir d'URLs, comme celles de Project Gutenberg. Cela signifie que vous pouvez faire d'une pierre deux coups : accéder à un vaste réservoir de littérature tout en permettant à LangExtract de traiter le texte pour vous. C'est un peu comme avoir votre cake et le manger aussi. Cependant, il est essentiel de noter que LangExtract ne peut pas traiter les fichiers PDF, les images ou les documents scannés sans une étape préalable d'extraction de texte. En d'autres termes, si vous souhaitez gratter sous la surface de ces formats, il vous faudra un outil de prétraitement pour transformer ces données en un format brut exploitable.
Pour tirer pleinement parti de LangExtract, il est crucial d'assurer qu'**input** soit aussi propre et structuré que possible. Cela comprend l'élimination des caractères indésirables, la normalisation des espaces, et la préparation de données dans un format standardisé. Pour plus de conseils sur la meilleure façon de prétraiter vos données textuelles, vous pouvez consulter cet article. En gardant un œil sur ces détails, vous vous assurez que les résultats de LangExtract soient non seulement pertinents, mais qu'ils atteignent également les standards d'excellence que vous attendez. Maximiser la qualité d'entrée, c'est un des secrets pour que l'extraction de données se déroule sans accroc.
LangExtract peut-il vraiment transformer votre extraction de données textuelles complexifiées ?
LangExtract s'impose comme un outil puissant et accessible pour transformer du texte non structuré en données exploitables, en s’appuyant sur la force des grands modèles de langage. Sa capacité à gérer efficacement des documents volumineux, à s’adapter à différents domaines via des prompts et exemples sur-mesure, et à fournir des visualisations claires en fait une solution incontournable pour les projets data complexes. Pour toute personne  confrontée à l’extraction de données dans des textes divers, LangExtract propose rapidité, précision, et simplicité d’usage, un vrai gain de temps et de qualité.
FAQ
Qu'est-ce que LangExtract et quels modèles de langage utilise-t-il ?
LangExtract est une bibliothèque Python open-source conçue pour extraire des données structurées à partir de textes non structurés en s’appuyant sur des grands modèles de langage (LLMs) comme Google Gemini, OpenAI GPT, ou des modèles locaux. Il facilite la transformation d’un texte brut en informations exploitables.
Comment installer LangExtract et gérer les clés API des modèles cloud ?
LangExtract s'installe facilement via pip avec Python 3.10+. Il faut créer un environnement virtuel recommandé. Pour utiliser les LLMs cloud, une clé API doit être configurée via la variable d’environnement LANGEXTRACT_API_KEY ou fichier .env. Les modèles locaux ne nécessitent pas de clé.
Comment définir une tâche d’extraction efficace avec LangExtract ?
Il faut écrire un prompt clair décrivant précisément ce qu’on veut extraire et fournir un ou plusieurs exemples annotés (ExampleData) qui montrent le format attendu. Ce guidage permet au modèle de compréhension contextuelle de produire des résultats structurés pertinents adaptés au domaine.
LangExtract peut-il traiter des documents très longs et comment ?
Oui, LangExtract segmente automatiquement les textes longs en morceaux (chunks), effectue des extractions multiples (multi-passes), puis fusionne les résultats pour garantir exhaustivité et précision sans dépasser les limites de tokens des modèles.
Quels formats d'entrée LangExtract supporte-t-il et quelles sont ses limites ?
LangExtract accepte du texte brut, des listes de textes, ou même des URLs de fichiers textes téléchargeables. Il ne traite pas directement les PDFs ou images : le texte doit être extrait au préalable pour être analysé. Markdown ou HTML peuvent être utilisés après conversion en texte brut.
 
 
A propos de l'auteur
Franck Scandolera est Analytics Engineer et formateur indépendant reconnu en data engineering et automatisation intelligente. Fort de plus de dix ans d'expérience, il conçoit et déploie des solutions innovantes mêlant collecte de données, pipelines, et IA générative, notamment en extraction de données textuelles complexes. Consultant expert, il accompagne aussi bien les agences que les entreprises européennes vers des dispositifs data clairs, intégrés et conformes au RGPD, avec un focus sur l’optimisation métier via la donnée.