extraer datos estructurados desde textos libres con IA: Guía práctica de LangExtract + Gemini

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Cómo extraer datos estructurados desde textos libres con IA: Guía práctica de LangExtract + Gemini

🧩 SUBTÍTULO / DESCRIPCIÓN

Convierte correos, contratos, reseñas o reportes en información ordenada con esta potente librería Python. Ideal para automatizar procesos con n8n y Perfex CRM.

👉 https://github.com/google/langextract 

🔍 PALABRAS CLAVE RELEVANTES

Estas palabras clave deberían ayudarte a que el artículo sea fácil de encontrar al buscar en tu base de conocimiento:

• extraer datos de texto

• IA procesamiento de textos

• LangExtract

• Gemini

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• Perfex CRM

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• inteligencia artificial empresarial

• pipeline NLP

• información no estructurada

• texto a JSON

🧱 ESTRUCTURA SUGERIDA DEL ARTÍCULO

1. Introducción
   Qué es LangExtract y por qué puede ser útil para tu negocio.

2. Cuándo usarlo
   Casos de uso como correos de clientes, contratos, tickets, informes clínicos o legales.

3. Cómo funciona

   • Prompt

   • Ejemplo de few-shot

   • Extracción con lx.extract

   • Visualización HTML

4. Integración con Perfex CRM y n8n
   Cómo conectar los resultados con sistemas reales.

5. Ventajas para empresas y consultores
   Ahorro de tiempo, reducción de errores, automatización escalable.

6. Instalación y API key
   Explicación clara para instalar y configurar.

7. Conclusión y próximos pasos
   Enlaces, demo o contacto para implementación.

¿Quieres que te prepare directamente el artículo completo en .md listo para subir a tu Knowledge Base? Puedo incluir los títulos H2/H3, código limpio y enlaces. 

🚀 Ejemplo rápido: extracción desde texto libre

pip install langextract 

import langextract as lx
import textwrap

# 1. Definimos el prompt
prompt = textwrap.dedent("""\
Extrae personajes, emociones y relaciones. Usa texto exacto. No parafrasear.""")

# 2. Creamos un ejemplo guía
examples = [
    lx.data.ExampleData(
        text="ROMEO. But soft! What light through yonder window breaks?",
        extractions=[
            lx.data.Extraction(extraction_class="character", extraction_text="ROMEO"),
            lx.data.Extraction(extraction_class="emotion", extraction_text="But soft!"),
        ]
    )
]

# 3. Ejecutamos la extracción
input_text = "Lady Juliet gazed longingly at the stars, her heart aching for Romeo"
result = lx.extract(
    text_or_documents=input_text,
    prompt_description=prompt,
    examples=examples,
    model_id="gemini-2.5-flash",
)