explosion/spacy-llm

Что это?

Ключевые возможности

• 01Сериализуемый компонент llm, который добавляет в пайплайн spaCy шаги на основе промптов.
• 02Модульные функции задач и моделей, в том числе пользовательские, зарегистрированные через реестр spaCy.
• 03Поддержка API OpenAI, Cohere, Anthropic, Google PaLM и Azure AI.
• 04Запуск моделей с открытым исходным кодом с Hugging Face, например Llama 2, Mistral и Falcon.
• 05Встроенные задачи для NER, классификации текста, извлечения отношений, суммаризации и других задач.
• 06Обработка по схеме map-reduce для входных данных, которые превышают размер контекстного окна LLM.

Сценарии использования

• Прототипирование шага NER или классификации текста до сбора размеченных обучающих данных.
• Объединение компонентов на базе LLM с правилами или обучаемыми компонентами spaCy в одном пайплайне.
• Извлечение структурированных полей из неструктурированного текста с помощью размещённой в облаке или локальной LLM с открытым исходным кодом.

Быстрый старт

1. 1

   Установите пакет с помощью pip

   python -m pip install spacy-llm
2. 2

   Создайте ключ API OpenAI и задайте его как переменную окружения

3. 3

   Запустите классификацию текста в Python с помощью фабрики llm_textcat

Что важно знать

• !Проект всё ещё находится на экспериментальной стадии, поэтому изменения интерфейса могут нарушить работу при обновлении минорной версии.
• !Для большинства встроенных моделей нужен ключ API платного провайдера, например OpenAI, или размещённая LLM.

Темы

Частые вопросы

Что такое spacy-llm?

Расширение spaCy, которое добавляет большие языковые модели в структурированные NLP-пайплайны для задач вроде NER и классификации текста — без обучающих данных. spacy-llm интегрирует большие языковые модели в spaCy и позволяет добавлять компоненты на базе LLM в обычный пайплайн spaCy. Каждый компонент объединяет задачу (шаблон промпта и парсер, преобразующий свободный текстовый ответ модели в структурированный результат) и бэкенд модели, поэтому результаты попадают в стандартные поля spaCy, например doc.ents или doc.cats.

spacy-llm можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

spacy-llm распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

spacy-llm всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в spacy-llm — 27 сент. 2026 г..

Для чего можно использовать spacy-llm?

Прототипирование шага NER или классификации текста до сбора размеченных обучающих данных. Объединение компонентов на базе LLM с правилами или обучаемыми компонентами spaCy в одном пайплайне. Извлечение структурированных полей из неструктурированного текста с помощью размещённой в облаке или локальной LLM с открытым исходным кодом.

Как установить spacy-llm?

Установите пакет с помощью pip: python -m pip install spacy-llm Создайте ключ API OpenAI и задайте его как переменную окружения Запустите классификацию текста в Python с помощью фабрики llm_textcat

Где скачать spacy-llm?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/explosion/spacy-llm