让 AI 从病历或报告里整理姓名、日期和事件并不难，难的是追问一句：“这条结论原文在哪？”Google 开源的 Python 库 LangExtract，正是给抽取结果补上这张“出处卡”：它按用户指令把自由文本整理成固定字段，同时把每条结果绑定到原文中的准确位置，方便高亮回看，而不是只留下一个需要盲信的答案。
这对 RAG（检索增强生成，即先查资料、再据此回答）尤其有用。文档进入资料库前，LangExtract 可通过文本分块、并行处理和多轮扫描应对长文档，再生成一个可独立打开的交互式 HTML 页面，让人直接在上下文中审阅大量实体。用户只需给出任务说明和少量示例，无须微调模型；它既支持 Gemini 等云端模型，也可通过 Ollama 接入本地开源模型。项目同时提醒，推断是否准确，仍取决于所选模型、任务难度、提示词和示例质量。换句话说，它没有消除模型错误，但把最关键的核验路径保留下来了。