情報抽出タスクを作成

POST

/302/langextract/task

GoogleのオープンソースプロジェクトLangExtract：https://github.com/google/langextract

LangExtractは、Googleが提供するPythonライブラリで、「大規模言語モデル（LLMs）を用いて非構造化テキストから構造化情報を抽出する」ことに特化しています。主な機能は以下の通りです：
カスタムルールやサンプルに基づいて、テキスト（医療レポートや文学作品など）からエンティティ、属性、関係などの構造化データを抽出できます。
抽出結果を元のテキストと正確に紐付けることができるため、ハイライトや可視化などのチェックやトレーサビリティが容易に実現できます。
長文に特に適しており、一度に小説全体や長い医療レポートを解析する際、分割並列処理や複数回のイテレーションによってリコール率を向上させます。
インタラクティブなHTML可視化機能を内蔵しており、抽出結果をウェブページ上で鮮やかに表示できます。

価格：モデル呼び出しの料金に基づいて計算されます

Request

Header Params

Body Params application/json

Examples

Example 1示例 2

{
    "model_id": "gemini-2.5-flash",
    "text_or_documents": "Lady Juliet gazed longingly at the stars, her heart aching for Romeo",
    "prompt": "\n\t\t\tExtract characters, emotions, and relationships in order of appearance.\n\t\t    Use exact text for extractions. Do not paraphrase or overlap entities.\n\t\t    Provide meaningful attributes for each entity to add context.\n\t\t\t",
    "examples": [
        {
            "extractions": [
                {
                    "attributes": {
                        "emotional_state": "wonder"
                    },
                    "extraction_class": "character",
                    "extraction_text": "ROMEO"
                },
                {
                    "attributes": {
                        "feeling": "gentle awe"
                    },
                    "extraction_class": "emotion",
                    "extraction_text": "But soft!"
                },
                {
                    "attributes": {
                        "type": "metaphor"
                    },
                    "extraction_class": "relationship",
                    "extraction_text": "Juliet is the sun"
                }
            ],
            "text": "\n\t\t\t\t\tROMEO. But soft! What light through yonder window breaks? It is the east, and Juliet is the sun.\n\t\t\t\t\t"
        }
    ]
}

Request Code Samples

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

cURL

Example 1示例 2

curl --location --request POST 'https://api.302.ai/302/langextract/task' \
--header 'Authorization: Bearer sk-mfYQzy0XTFfz4P16vRE4gFrKK1Nly4TozsMqbbb9PSiJUvFO' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model_id": "gemini-2.5-flash",
    "text_or_documents": "Lady Juliet gazed longingly at the stars, her heart aching for Romeo",
    "prompt": "\n\t\t\tExtract characters, emotions, and relationships in order of appearance.\n\t\t    Use exact text for extractions. Do not paraphrase or overlap entities.\n\t\t    Provide meaningful attributes for each entity to add context.\n\t\t\t",
    "examples": [
        {
            "extractions": [
                {
                    "attributes": {
                        "emotional_state": "wonder"
                    },
                    "extraction_class": "character",
                    "extraction_text": "ROMEO"
                },
                {
                    "attributes": {
                        "feeling": "gentle awe"
                    },
                    "extraction_class": "emotion",
                    "extraction_text": "But soft!"
                },
                {
                    "attributes": {
                        "type": "metaphor"
                    },
                    "extraction_class": "relationship",
                    "extraction_text": "Juliet is the sun"
                }
            ],
            "text": "\n\t\t\t\t\tROMEO. But soft! What light through yonder window breaks? It is the east, and Juliet is the sun.\n\t\t\t\t\t"
        }
    ]
}'

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"string"

🟠422参数错误

Modified at 2025-08-19 06:01:15

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