event-extraction-agent 1.2.4

Python library for extracting structured event data from text posts with LLM agents.

event_extraction_agent

event_extraction_agent - Python-библиотека для извлечения структурированных данных о мероприятиях из текстовых постов с помощью LLM.

Главный и стабильный способ использования - ExtractionPipeline: вы передаете источник постов и ExtractionAgentConfig, а на выходе получаете BatchExtractionResult со всеми событиями, статусами, ошибками и методами сохранения результата.

Установка

pip install event-extraction-agent

Для локальной разработки из репозитория:

python -m pip install -e ".[dev]"
python -m pytest

Быстрый старт

from event_extraction_agent import (
    ExtractionAgentConfig,
    ExtractionPipeline,
    OllamaChatClient,
    SourcePost,
)


class MySource:
    def fetch_posts(self) -> list[SourcePost]:
        return [
            SourcePost(
                text="12 июня в 18:00 пройдет открытая лекция.",
                source_name="Example source",
                source_url="https://example.com/posts/123",
                published_at="2026-06-01T10:00:00+03:00",
                external_id="post-123",
            )
        ]


pipeline = ExtractionPipeline(
    source=MySource(),
    agent_config=ExtractionAgentConfig(
        main_client=OllamaChatClient(model="qwen2.5:3b"),
    ),
)

result = pipeline.run()

for item in result.events:
    print(item.event.model_dump(mode="json"))

for outcome in result.outcomes:
    if outcome.errors:
        print(outcome.status, outcome.errors)

Минимально в ExtractionAgentConfig нужно передать main_client. Уточнения event_type и title/description по умолчанию выключены, чтобы не делать дополнительные LLM-запросы без явного включения.

Сохранение результата

pipeline.run() возвращает BatchExtractionResult. Его можно сохранить в JSON:

result = pipeline.run()
result.save_json("events_result.json")

И загрузить обратно:

from event_extraction_agent import BatchExtractionResult

previous = BatchExtractionResult.load_json("events_result.json")

Incremental processing

Pipeline может сам загрузить предыдущий результат и сохранить новый:

pipeline = ExtractionPipeline(
    source=source,
    agent_config=agent_config,
    previous_result_path="events_result.json",
    save_result_path="events_result.json",
)

result = pipeline.run()
print(result.cached, result.processed)

Incremental-режим пропускает LLM extraction, если у нового поста совпали external_id и нормализованный текст для LLM (raw_text, если он задан, иначе text) с предыдущим результатом. Результаты со статусом llm_error по умолчанию обрабатываются повторно.

По умолчанию pipeline сохраняет snapshot только по постам, которые вернул текущий source. Если нужно накапливать историю, включите accumulate_existing_outcomes=True: текущие посты обновят/добавят outcomes, а старые outcomes из previous_result_path или existing_outcomes, не совпавшие по external_id, останутся в новом результате.

Встроенного максимума для outcomes нет: библиотека не чистит накопленный кэш автоматически. Пользователь сам задает retention - например, хранит последние N outcomes перед передачей в existing_outcomes или перед сохранением результата. Большие файлы вроде 100000 outcomes технически не запрещены, но сохранение/загрузка JSON растут линейно, а пересборка events с дедупликацией рассчитана на умеренные batch sizes.

VK source

Для VK есть готовый source adapter:

from event_extraction_agent import ExtractionAgentConfig, ExtractionPipeline, OllamaChatClient, VKSource

source = VKSource(
    access_token="vk-service-token",
    sources=[
        "https://vk.com/club123",
        "public456",
        "my_community_domain",
        -789,
    ],
    posts_per_source_limit=20,
)

result = ExtractionPipeline(
    source=source,
    agent_config=ExtractionAgentConfig(
        main_client=OllamaChatClient(model="qwen2.5:3b"),
    ),
    previous_result_path="events_result.json",
    save_result_path="events_result.json",
).run()

VKSource получает посты через wall.get, очищает текст для LLM, добавляет source_name, source_url, published_at, external_id и возвращает список SourcePost.

Если один VK source недоступен, остальные источники по умолчанию продолжают обрабатываться. Ошибки доступны через source.errors или fetch_posts_with_errors():

fetch_result = source.fetch_posts_with_errors()

for error in fetch_result.errors:
    print(error.source, error.code, error)

По умолчанию VKSource использует rate limit 20 запросов в секунду и retry/backoff для временных ошибок VK, HTTP 429/5xx и сетевых сбоев.

Настройка агента и клиентов

ExtractionAgentConfig управляет поведением агента: клиентами, датой для prompt, паузой между LLM-вызовами, retry на уровне агента и включением дополнительного уточнения event_type.

config = ExtractionAgentConfig(
    main_client=main_client,
    current_datetime="2026-06-10T12:00:00+03:00",
    min_request_interval_seconds=1.1,
    max_retries=0,
)

refinement_client опционален и используется при включенных refinement-флагах. Если он не задан, refinement будет использовать main_client.

Поддерживается любой LLM-клиент с методом:

complete(system_prompt: str, user_prompt: str) -> str

В пакете есть готовые клиенты:

• OllamaChatClient
• GroqChatClient

Таймауты и retry HTTP-запросов настраиваются у самих клиентов:

client = GroqChatClient(
    api_key="...",
    model="meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct",
    timeout_seconds=60,
    max_retries=3,
)

max_retries в ExtractionAgentConfig повторяет весь client.complete(...). Обычно достаточно оставить его 0 и использовать retry клиента.

Запуск из .env

Скрипты из scripts/ читают .sandbox/.env. Основные параметры:

REQUEST_TIMEOUT_SECONDS=120
MIN_REQUEST_INTERVAL_SECONDS=0
MAX_RETRIES=0
GROQ_MAX_RETRIES=3
USE_EVENT_TYPE_REFINEMENT=false

• REQUEST_TIMEOUT_SECONDS передается в OllamaChatClient/GroqChatClient как timeout одного HTTP-запроса.
• MIN_REQUEST_INTERVAL_SECONDS задает минимальную паузу между LLM-вызовами агента.
• MAX_RETRIES повторяет весь вызов агента после ошибки клиента.
• GROQ_MAX_RETRIES повторяет HTTP-запросы Groq-клиента на 429/5xx.
• USE_EVENT_TYPE_REFINEMENT=false экономит токены и запросы; включайте только если нужно дополнительно уточнять event_type.

Что возвращает pipeline

BatchExtractionResult содержит:

• events: плоский список найденных мероприятий (ExtractedEvent) после дедупликации;
• duplicate_events: мероприятия, отброшенные дедупликацией;
• outcomes: результаты по каждому посту;
• extracted, skipped, invalid, llm_errors: счетчики статусов;
• cached, processed: счетчики incremental-режима;
• error_count, error_limit_reached: информация о batch-лимитах;
• save_json(path) и load_json(path).

Каждый ExtractedEvent содержит само Event, исходный SourcePost, индекс post-outcome и индекс события внутри поста. duplicate_of есть только у элементов duplicate_events и указывает на оставленное событие во внутреннем плоском списке до дедупликации. ExtractionOutcome остается audit trail обработки поста: исходный SourcePost, статус, ошибки и сырые metadata.

Event не содержит event_status: агент извлекает только само мероприятие. Посты, которые являются только сообщением об отмене уже существующего события, пропускаются как не-анонсы.

Границы пакета

В пакет входит extraction-ядро, pipeline, модели, LLM-клиенты для Ollama/Groq и VK source adapter.

Пакет намеренно не включает:

• базу данных;
• HTTP API;
• расписания;
• чтение секретов из .env;
• обработку VK-вложений;
• source adapters кроме VK.

Приложение, которое использует библиотеку, отвечает за конфигурацию, секреты, хранение данных и собственные источники.

Происхождение пакета

event_extraction_agent выделен из проекта olivoreo/event-ai-agent. Из исходного проекта перенесено extraction-ядро: модели события, промпты, валидация, исправление ответа LLM и клиенты для Ollama/Groq.

При переносе намеренно не включались backend API, база данных, загрузчики внешних источников и экспериментальные ML-компоненты. Цель пакета - сделать extraction-логику переиспользуемой в других проектах.