使用 BAML 模糊解析改进 LangChain 知识图谱提取：成功率从25%提升到99%

在构建基于知识图谱的检索增强生成（RAG）系统或智能代理时，从非结构化数据中准确提取节点和关系是一项核心挑战。特别是在使用经过量化处理的小型本地大语言模型（LLM）时，这一问题尤为突出，往往导致整体系统性能显著下降。

LangChain 提取框架的主要限制在于其对严格 JSON 解析的依赖，即使采用大规模模型或精心设计的提示模板，解析失败的情况仍然频繁发生。

相比之下，BAML（Basically, A Made-up Language）采用模糊解析策略，能够在 LLM 输出格式不完全符合 JSON 标准的情况下仍然成功提取结构化数据。

本文将深入分析小型量化模型在 LangChain 提取任务中的性能限制，并展示 BAML 技术如何将知识图谱提取成功率从约 25% 显著提升至 99% 以上。

 

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