一、法律领域：合同与案件文档分析

1、背景

2、业务挑战

• 合同中通常涉及大量的条款和细节信息，手动查找关键信息既费时又容易出错。

• 在涉及大量案件文书时，如何迅速识别法律条文中的关键信息，是律师团队面临的一大挑战。

3、如何使用 LLMChainExtractor

4、业务操作示例

• 律师需要审查一份合同中的违约责任条款。通过使用 LLMChainExtractor，律师只需输入关键词“违约金”作为查询，系统会自动提取出所有与违约金相关的段落，节省了大量的手动筛选时间。

• 在处理案件时，律师可以通过查询“赔偿条款”来快速找到案件文件中关于赔偿的相关条款，从而帮助案件快速推进。

5、示例代码

from langchain.retrievers.document_compressors.chain_extract import LLMChainExtractorfrom langchain.chains.llm import LLMChainfrom langchain_core.documents.base import Document
# 创建 LLMChain 实例llm_chain = LLMChain(...)
# 创建 LLMChainExtractor 实例llm_chain_extractor = LLMChainExtractor(llm_chain=llm_chain)
# 示例文档：法律合同documents = [Document(page_content="如果一方违约，另一方有权要求支付违约金。"),Document(page_content="违约金的具体金额应在合同签订时协商确定。"),Document(page_content="合同解除条件包括双方自愿解除等情形。")]
# 查询违约金相关内容query = "违约金"
# 提取与违约金相关的段落relevant_paragraphs = llm_chain_extractor.compress_documents(documents, query)
# 输出相关段落for paragraph in relevant_paragraphs:print(paragraph.page_content)

6、输出示例

如果一方违约，另一方有权要求支付违约金。违约金的具体金额应在合同签订时协商确定。

7、业务价值

• 效率提升：快速定位关键信息，减少律师阅读全文的时间，帮助律师更专注于案件本身。

• 减少人工错误：通过智能提取，避免了人工筛查合同条款可能产生的遗漏或误解。

二、新闻领域：新闻摘要生成与内容检索

1、背景

新闻网站每天都会发布大量的文章和新闻报道。对于读者来说，通常希望快速浏览文章的重点内容，而不需要阅读整篇文章。然而，传统的摘要生成和信息检索方式往往效率较低，难以满足用户需求。

2、业务挑战

• 新闻文章通常内容冗长，读者需要快速抓住文章的核心要点。

• 大量新闻文章中，如何高效地提取关键信息，提升读者体验，是新闻网站需要解决的问题。

3、如何使用 LLMChainExtractor

4、业务操作示例

• 当一篇新闻报道涉及复杂的背景信息时，新闻编辑可以使用 LLMChainExtractor 来自动提取文章的关键信息，并生成简洁的摘要，发布给读者。

• 用户通过输入查询“关键事件”或“相关报道”，系统能快速从新闻数据库中提取出与之相关的文章段落，提升文章检索效率。

5、示例代码

# 假设新闻内容文档documents = [Document(page_content="今天，政府宣布将推出新的经济刺激计划，预计将帮助缓解经济压力。"),Document(page_content="经济刺激计划将包括减税、财政补贴等多项措施。"),Document(page_content="专家认为，此举将为中小企业提供更多资金支持。")]
# 查询相关的关键内容query = "经济刺激计划"
# 提取与查询相关的段落relevant_paragraphs = llm_chain_extractor.compress_documents(documents, query)
# 输出相关段落for paragraph in relevant_paragraphs:print(paragraph.page_content)

6、输出示例

今天，政府宣布将推出新的经济刺激计划，预计将帮助缓解经济压力。经济刺激计划将包括减税、财政补贴等多项措施。

业务价值

• 提高用户体验：通过自动生成摘要，帮助读者快速掌握新闻要点，提升用户满意度。

• 节省阅读时间：自动提取关键信息或生成简洁摘要，避免读者浪费时间阅读冗长文章。

三、客户服务：智能问答系统与文档检索

1、背景

2、业务挑战

• 客户服务团队需要快速获取产品文档中相关的信息，才能准确回答客户的问题。

• 客户咨询的内容千变万化，如何自动化从大量文档中提取出准确的答案，成为提高客户服务效率的关键。

3、如何使用 LLMChainExtractor

4、业务操作示例

• 客户问：“如何申请退货？” 客服人员可以通过查询“退货政策”来快速提取相关的文档信息。

• 系统通过 LLMChainExtractor 提取出产品手册中关于退货流程的相关内容，提供给客户。

5、示例代码

# 假设产品文档documents = [Document(page_content="如果产品有质量问题，客户可以在30天内申请退货。"),Document(page_content="退货需要提供有效的购买凭证。"),Document(page_content="无关信息...")]
# 客户查询：退货政策query = "退货政策"
# 提取与退货政策相关的段落relevant_paragraphs = llm_chain_extractor.compress_documents(documents, query)
# 输出相关段落for paragraph in relevant_paragraphs:    print(paragraph.page_content)

6、输出示例

如果产品有质量问题，客户可以在30天内申请退货。退货需要提供有效的购买凭证。

7、业务价值

• 提高服务响应速度：通过自动提取相关文档，减少人工查找的时间，提升客服人员响应速度。

• 提高客户满意度：提供准确、快速的答案，提升客户体验。

四、总结