LangExtract 做结构化信息提取确实顺手，但默认只支持 Ollama 接口。实际场景里很多团队本地部署的是 OpenAI 兼容格式的模型服务，直接用不了。这段时间刚好做了这个适配，把完整实现思路和踩过的坑整理出来。
我们本地的模型服务跑在 10.10.37.221 上，接口路径是 /llm-service/v1，请求和返回格式都对齐了 OpenAI 规范。要接入 LangExtract，最直接的方式就是写一个自定义包装类，继承它的 LanguageModel 基类，重写内部的调用逻辑。
这个包装类本身不复杂，本质就是把原有的 Ollama 调用替换成本地接口的 HTTP 请求。写的时候主要关注三个点：请求参数和接口完全对齐，出错时有明确的报错信息，调用性能不会拖垮整体流程。
具体实现用 Python 的 requests 库发 POST 请求就行，请求头和 JSON 报文都可以自定义。需要传的参数跟着本地接口的要求来，模型名称、输入文本、温度系数这些都要对应上。这里其实容易踩坑，有些二次封装的 OpenAI 接口会改字段名，别上来就套官方格式，先拿 curl 测一遍返回结构最稳妥。
写类的时候先继承 LanguageModel，把接口地址、模型名称、API 密钥这类配置做成类属性，方便实例化的时候传入。
核心是重写 complete 方法，在里面完成 HTTP 请求的组装、发送和响应解析。异常处理一定要做全，连接超时、状态码异常、JSON 解析失败这些场景都覆盖到，不然出问题连定位的线索都没有。
包装类写好之后，用法和原生模型没区别，直接把实例传给 LangExtract 的 extract 方法就能跑。配置的时候核对好模型名称和本地服务是否一致，接口地址别写错路径，有鉴权需求的话通过属性把认证信息传进去就行。
参数适配不用死抠标准，本地接口怎么定义就怎么改。如果服务用的是 Basic Auth 这类其他认证方式，直接修改请求头里的 Authorization 字段就行，灵活调整。
调试的时候建议先单独测接口连通性，用 curl 或者 Postman 把请求报文、返回格式都确认清楚，再往代码里集成。包装类里可以加上详细日志，把请求体和返回体都打印出来，排查问题的时候能省很多时间。线上跑起来之后可以监控下响应时长和调用成功率，超时时间设得合理些，别因为模型推理慢把整个提取任务卡住。
如果后续需要把本地模型服务暴露到公网使用，记得把 HTTPS 配置好。
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整体走下来这套方案没什么太高的技术门槛，核心就是对齐接口格式、补全异常处理。现在本地大模型的使用场景越来越多，这种自定义包装的方式灵活性很高，后面换其他类型的模型接口也能快速适配。
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