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实体提取是 GLiNER 2.5 Multi 最常见的工作负载。你用英文命名想要的标签,发送任意受支持语言的文本,即可获得每个匹配项及其精确的字符偏移量。无需训练。

请求

下面的文本是德语,标签仍保持英文。

请求 schema

响应

GLiNER 以 JSON 字符串的形式在 choices[0].message.content 中返回结果。解析后如下所示。基于 https://api.fastino.ai 实测;置信度值在不同调用之间会略有差异。

响应 schema

根据答案执行操作

偏移量指向你的原始文本,因此你可以就地高亮或脱敏匹配项。

调整示例

  • 编写能够区分相似标签的描述,例如 company 与 government agency。像 product 这样含糊的标签可能会混入合同名称等近似匹配。
  • 提高 threshold 以提升精确率,或降低它以提升召回率。请在已标注样本上进行调整。
  • 保持标签名称稳定。下游代码会将它们作为键读取。
  • 需要将标签组织为固定记录而不是零散片段?请使用 schema.structures。

调用 GLiNER

所有 GLiNER schema 类型及其结果的读取方式。

Chat Completions API 参考

POST /v1/chat/completions 的所有字段、限制和错误。