Receta: Extrae relaciones entre entidades

La extracción de relaciones convierte frases en hechos que puedes almacenar en un grafo o una tabla. Defines las etiquetas de entidad y los tipos de relación, y GLiNER devuelve cada relación como una entidad cabeza, una entidad cola y el tipo de relación.

Solicitud

curl -X POST https://api.fastino.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FASTINO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "fastino/gliner2.5-multi-v1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Lena Vogel works for Siemens in Munich. Siemens acquired Altair Engineering in 2025."
    }
  ],
  "schema": {
    "entities": [
      {
        "name": "person",
        "description": "full name of a person"
      },
      {
        "name": "organization",
        "description": "company or institution"
      },
      {
        "name": "location",
        "description": "city or country"
      }
    ],
    "relations": {
      "works_for": {
        "description": "a person is employed by an organization"
      },
      "located_in": {
        "description": "an organization or person is based in a place"
      },
      "acquired": {
        "description": "one organization bought another"
      }
    }
  },
  "threshold": 0.5,
  "store": false
}'

Esquema de la solicitud

Campo	Tipo	En esta receta
`model`	string	`fastino/gliner2.5-multi-v1`.
`messages`	array	Un mensaje `user` con el texto que se va a leer.
`schema.entities`	array	Las etiquetas de entidad que conectan las relaciones.
`schema.relations`	object	Una clave por tipo de relación. `description` indica qué significa la relación, incluida su dirección.
`threshold`	number	Confianza mínima, de 0 a 1. Valor predeterminado: `0.5`.
`store`	boolean	El valor predeterminado es `true`, que guarda la inferencia. `false` lo desactiva.

Respuesta

GLiNER devuelve el resultado como una cadena JSON en choices[0].message.content. Una vez analizado, tiene este aspecto. Medido contra https://api.fastino.ai; los valores de confianza varían ligeramente entre llamadas.

{
  "entities": {
    "person": [
      {
        "text": "Lena Vogel",
        "confidence": 1.0,
        "start": 0,
        "end": 10
      }
    ],
    "organization": [
      {
        "text": "Siemens",
        "confidence": 0.996,
        "start": 21,
        "end": 28
      },
      {
        "text": "Siemens",
        "confidence": 0.992,
        "start": 40,
        "end": 47
      },
      {
        "text": "Altair Engineering",
        "confidence": 0.973,
        "start": 57,
        "end": 75
      }
    ],
    "location": [
      {
        "text": "Munich",
        "confidence": 1.0,
        "start": 32,
        "end": 38
      }
    ]
  },
  "relation_extraction": {
    "works_for": [
      {
        "head": {
          "text": "Lena Vogel",
          "start": 0,
          "end": 10,
          "confidence": 0.988
        },
        "tail": {
          "text": "Siemens",
          "start": 21,
          "end": 28,
          "confidence": 0.988
        }
      }
    ],
    "located_in": [
      {
        "head": {
          "text": "Siemens",
          "start": 40,
          "end": 47,
          "confidence": 0.977
        },
        "tail": {
          "text": "Munich",
          "start": 32,
          "end": 38,
          "confidence": 0.977
        }
      }
    ],
    "acquired": [
      {
        "head": {
          "text": "Siemens",
          "start": 40,
          "end": 47,
          "confidence": 0.938
        },
        "tail": {
          "text": "Altair Engineering",
          "start": 57,
          "end": 75,
          "confidence": 0.938
        }
      }
    ]
  }
}

Esquema de la respuesta

Campo	Tipo	Significado
`relation_extraction`	object	Una clave por cada tipo de relación que definiste.
`relation_extraction.<type>[].head`	object	La entidad de la que parte la relación, con `text`, `confidence`, `start` y `end`.
`relation_extraction.<type>[].tail`	object	La entidad a la que apunta la relación, con los mismos campos.

Las relaciones se devuelven dentro de relation_extraction, no de relations.

Actúa según la respuesta

import json

result = json.loads(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

facts = [
    (pair["head"]["text"], relation, pair["tail"]["text"])
    for relation, pairs in result["relation_extraction"].items()
    for pair in pairs
    if min(pair["head"]["confidence"], pair["tail"]["confidence"]) >= 0.5
]
for head, relation, tail in facts:
    graph.add_edge(head, tail, type=relation)

Adáptala

Indica la dirección en cada descripción, como “a person is employed by an organization”, para que las cabezas y las colas salgan en el sentido correcto.
Define etiquetas de entidad para cada tipo de elemento que conectan tus relaciones, de modo que las entidades aparezcan tipadas en los resultados.
Baja threshold mientras ajustas para ver las coincidencias cercanas y después filtra en el código según la confianza de la cabeza y la cola.
Guarda start y end con cada hecho para poder rastrearlo hasta su frase de origen.

Llamar a GLiNER

Todos los tipos de schema de GLiNER y cómo leer su resultado.

Referencia de la API de Chat Completions

Todos los campos, límites y errores de POST /v1/chat/completions.

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Modelos de decisión

Entidades y clasificación

API de inferencia

API de entrenamiento

Solución de problemas

Integraciones SDK

Modelos

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