主要观点：Google 推出了开源 Python 库 LangExtract，用于利用大型语言模型（如 Gemini 模型）从非结构化文本中提取结构化信息，简化了将自由形式文本转换为结构化数据的过程，具有突出特点如使用受控生成技术、结合多种处理策略（文本分块、并行处理、多次提取等），可与多种语言模型集成（包括云模型和本地模型），在开发者社区引发热烈响应，被视为 AI 透明性的重要进步，且以 Apache 2.0 许可证发布，可通过 pip 安装。
关键信息：

• 库名：LangExtract，开源地址：https://github.com/google/lan...，相关博客：https://developers.googleblog...
• 功能：从临床笔记、法律文本等非结构化内容中提取信息，可通过自然语言指令和示例数据定义提取任务
• 特点：使用受控生成技术确保提取信息格式一致且与原文源准确链接，通过文本分块等策略处理长复杂文档以提高召回率和准确性
• 集成：可与 Gemini 等云模型及 Ollama 等平台的本地模型集成
• 反响：开发者 Akshay Goel 表示兴奋期待用户创新应用，Kyle Brown 称其为 AI 透明性重要进步并将其移植为 TypeScript 版本以支持多种模型
• 许可证：Apache 2.0，可通过 pip 安装
  重要细节：文中多处提及具体技术如受控生成技术、文本分块等的相关介绍及示例，以及开发者的具体言论和行动等细节。