GLM-4.7 Estruturação de Texto na Prática: 3 Passos para Extrair Informações Essenciais de Documentos Complexos

Nota do autor: Análise profunda da capacidade de estruturação de texto do modelo de linguagem grande GLM-4.7, dominando técnicas práticas para extrair informações cruciais em formato JSON de documentos complexos como contratos e relatórios.

Extrair informações cruciais de grandes volumes de texto não estruturado de forma rápida é o principal desafio no processamento de dados corporativos. O modelo de linguagem grande GLM-4.7, lançado pela Zhipu AI em dezembro de 2025, trouxe uma solução inovadora para tarefas de estruturação de texto, graças ao seu suporte nativo a JSON Schema e uma janela de contexto ultralonga de 200K.

Valor Central: Ao ler este artigo, você aprenderá a usar o GLM-4.7 para extrair dados estruturados de documentos complexos, como contratos e relatórios, alcançando um aumento de ordem de magnitude na eficiência do processamento de documentos.

Principais Pontos da Estruturação de Texto no GLM-4.7

Detalhes Principais da Estruturação de Texto no GLM-4.7

O GLM-4.7 é o Modelo de Linguagem Grande emblemático de nova geração lançado pela Zhipu AI em 22 de dezembro de 2025. Este modelo utiliza a arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), com um total de aproximadamente 358B de parâmetros, alcançando uma inferência eficiente através de um mecanismo de ativação esparsa. No processamento de estruturação de texto, o GLM-4.7 deu um salto qualitativo em relação ao seu antecessor, o GLM-4.6, com um aumento de 38% no benchmark HLE, atingindo 42,8%, o que o coloca no mesmo nível do GPT-5.1 High.

A capacidade de saída estruturada do GLM-4.7 se manifesta em três dimensões. Primeiro, o Pensamento Intercalado (Interleaved Thinking): o modelo planeja automaticamente o caminho de raciocínio antes de cada saída, garantindo a coerência da lógica de extração. Segundo, o Pensamento Preservado (Preserved Thinking): mantém o raciocínio de contexto em conversas de várias rodadas, sendo ideal para tarefas complexas de extração iterativa de informações. Por fim, o Controle em Nível de Turno (Turn-level Control): permite ajustar dinamicamente a profundidade do raciocínio em cada solicitação, equilibrando de forma flexível a velocidade e a precisão.

GLM-4.7 Estruturação de Texto: Guia Rápido

Exemplo minimalista

Aqui está a forma mais simples de usar: com apenas 10 linhas de código, você consegue realizar a extração estruturada de textos:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "从以下合同中提取：甲方、乙方、金额、日期。合同内容：甲方：北京科技有限公司，乙方：上海创新科技，合同金额：人民币伍拾万元整，签订日期：2025年12月15日"}],
    response_format={"type": "json_object"}
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Optional, Dict, Any

def extract_contract_info(
    contract_text: str,
    api_key: str = "YOUR_API_KEY",
    base_url: str = "https://vip.apiyi.com/v1"
) -> Dict[str, Any]:
    """
    使用 GLM-4.7 从合同文本中提取结构化信息

    Args:
        contract_text: 合同原文内容
        api_key: API密钥
        base_url: API基础地址

    Returns:
        包含提取信息的字典
    """
    client = openai.OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

    # 定义 JSON Schema 约束输出格式
    json_schema = {
        "name": "contract_extraction",
        "schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "party_a": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "name": {"type": "string", "description": "甲方名称"},
                        "representative": {"type": "string", "description": "法定代表人"},
                        "address": {"type": "string", "description": "注册地址"}
                    },
                    "required": ["name"]
                },
                "party_b": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "name": {"type": "string", "description": "乙方名称"},
                        "representative": {"type": "string", "description": "法定代表人"},
                        "address": {"type": "string", "description": "注册地址"}
                    },
                    "required": ["name"]
                },
                "contract_amount": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "value": {"type": "number", "description": "金额数值"},
                        "currency": {"type": "string", "description": "货币单位"},
                        "text": {"type": "string", "description": "金额大写"}
                    },
                    "required": ["value", "currency"]
                },
                "dates": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "sign_date": {"type": "string", "description": "签订日期"},
                        "effective_date": {"type": "string", "description": "生效日期"},
                        "expiry_date": {"type": "string", "description": "到期日期"}
                    }
                },
                "key_terms": {
                    "type": "array",
                    "items": {"type": "string"},
                    "description": "关键条款摘要"
                }
            },
            "required": ["party_a", "party_b", "contract_amount"]
        }
    }

    response = client.chat.completions.create(
        model="glm-4.7",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": "你是专业的合同分析专家，请从合同文本中准确提取关键信息。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"请从以下合同中提取关键信息：\n\n{contract_text}"
            }
        ],
        response_format={
            "type": "json_schema",
            "json_schema": json_schema
        },
        max_tokens=4000
    )

    import json
    return json.loads(response.choices[0].message.content)

# 使用示例
contract = """
采购合同

甲方：北京智谱科技有限公司
法定代表人：张三
地址：北京市海淀区中关村大街1号

乙方：上海创新科技集团
法定代表人：李四
地址：上海市浦东新区张江路100号

合同金额：人民币伍拾万元整（￥500,000.00）
签订日期：2025年12月15日
合同有效期：2025年12月15日至2026年12月14日

主要条款：
1. 乙方向甲方提供AI模型API服务
2. 付款方式为季度预付
3. 服务可用性保证99.9%
"""

result = extract_contract_info(contract)
print(result)

Sugestão: Obtenha créditos de teste gratuitos através do APIYI (apiyi.com) para validar rapidamente a eficácia da estruturação de texto do GLM-4.7. A plataforma suporta chamadas de interface unificada para vários modelos populares, facilitando a comparação da taxa de precisão de extração entre o GLM-4.7 e outros modelos.

Cenários de Aplicação da Estruturação de Texto com GLM-4.7

A capacidade de estruturação de texto do GLM-4.7 é aplicável a diversos cenários empresariais:

Vantagens Técnicas da Estruturação de Texto do GLM-4.7

1. Suporte Nativo a JSON Schema

Assim como os modelos da série GPT, o GLM-4.7 suporta a especificação direta do JSON Schema no response_format. O modelo seguirá rigorosamente a estrutura definida para a saída. Isso significa que você não precisa escrever comandos complexos para "convencer" o modelo a gerar um formato específico; em vez disso, você restringe a estrutura de saída de forma declarativa.

2. Processamento de Contexto Extra Longo

Uma janela de contexto de 200K tokens significa que o GLM-4.7 pode processar cerca de 150 mil caracteres de uma só vez, o equivalente a um contrato completo ou um manual de especificações técnicas. Isso evita o processo complexo de dividir documentos longos em blocos e depois fundir os resultados, reduzindo o risco de perda de informações e quebra de contexto.

3. Pensamento Intercalado para Maior Precisão

Ao lidar com tarefas de extração complexas, o modo de pensamento intercalado do GLM-4.7 realiza automaticamente um raciocínio em várias etapas antes de gerar a resposta. Por exemplo, ao extrair valores de um contrato, o modelo identifica primeiro os parágrafos relacionados a valores, depois cruza os dados numéricos com os valores por extenso e, finalmente, entrega o resultado com o maior nível de confiança.

Sugestão Prática: Recomendamos realizar testes reais através da plataforma APIYI (apiyi.com) para avaliar o desempenho do GLM-4.7 no seu cenário de negócio específico. A plataforma oferece créditos gratuitos e logs de chamada detalhados, facilitando a depuração e otimização.

GLM-4.7 Estruturação de Texto: Comparação de Soluções

Diferenças cruciais entre o GLM-4.7 e concorrentes

Sugestões de escolha:

• Se você precisa processar grandes volumes de documentos em chinês e possui sensibilidade a custos, o GLM-4.7 é a melhor escolha.
• Se você busca estabilidade de saída e facilidade de integração com o ecossistema, o GPT-5.1 é mais maduro.
• Se a tarefa envolve raciocínio complexo em múltiplas etapas, a capacidade lógica do Claude Sonnet 4.5 é superior.

Nota sobre a comparação: Os dados acima são provenientes de benchmarks públicos como HLE e SWE-bench, e podem ser validados na prática através da plataforma APIYI (apiyi.com). A plataforma suporta chamadas de interface unificada para todos os modelos mencionados acima.

GLM-4.7 Estruturação de Texto: Técnicas Avançadas

Processamento de Documentos em Lote

Para tarefas de estruturação de grandes volumes de documentos, você pode aproveitar a saída em streaming e a capacidade de concorrência do GLM-4.7:

import asyncio
import aiohttp

async def batch_extract(documents: list, api_key: str):
    """Extração assíncrona em lote de informações de documentos"""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [
            extract_single(session, doc, api_key)
            for doc in documents
        ]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

Integração com Chamada de Função (Tool Calling)

A capacidade de Tool Calling do GLM-4.7 permite conectar os resultados da extração diretamente aos seus sistemas de negócio:

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "save_contract_to_database",
            "description": "Salva as informações extraídas do contrato no banco de dados",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "contract_id": {"type": "string"},
                    "party_a": {"type": "string"},
                    "party_b": {"type": "string"},
                    "amount": {"type": "number"}
                },
                "required": ["contract_id", "party_a", "party_b", "amount"]
            }
        }
    }
]

Perguntas Frequentes

Resumo

Pontos-chave da estruturação de texto com o GLM-4.7:

1. Suporte nativo à estruturação: Saída restrita por JSON Schema, eliminando a necessidade de engenharia de comando complexa.
2. Capacidade de contexto ultra-longo: Janela de 200K tokens, permitindo processar documentos longos e completos de uma só vez.
3. Excelente custo-benefício: O preço é apenas 1/4 a 1/7 de modelos da mesma categoria, sendo ideal para implementações em larga escala.
4. Otimização para cenários específicos: Como um modelo de origem chinesa, ele apresenta uma compreensão mais precisa de contratos e relatórios nesse idioma.

Como o modelo topo de linha da Zhipu AI, o GLM-4.7 demonstra no campo da estruturação de texto uma capacidade comparável ao GPT-5.1, contando ainda com as vantagens de ser código aberto, ter baixo custo e ser otimizado para o idioma chinês. Para empresas que possuem uma grande demanda de processamento de documentos, o GLM-4.7 é uma escolha que merece ser avaliada seriamente.

Recomendamos validar os resultados rapidamente através da APIYI (apiyi.com). A plataforma oferece saldo gratuito e uma interface unificada para múltiplos modelos, facilitando a realização de testes em cenários reais.

Materiais de Referência

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1. Documentação Oficial do GLM-4.7: Documentação para desenvolvedores da Zhipu AI

   • Link: docs.z.ai/guides/llm/glm-4.7
   • Descrição: Contém a explicação completa dos parâmetros da API e as melhores práticas.

2. Análise Técnica do GLM-4.7: Análise profunda da arquitetura e capacidades do modelo

   • Link: medium.com/@leucopsis/a-technical-analysis-of-glm-4-7-db7fcc54210a
   • Descrição: Avaliação técnica de terceiros, incluindo comparação de dados de benchmark.

3. Página do Modelo no Hugging Face: Download de pesos open-source

   • Link: huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
   • Descrição: Fornece os arquivos do modelo e o guia de implementação necessários para o deploy local.

4. OpenRouter GLM-4.7: Acesso à API por múltiplos canais

   • Link: openrouter.ai/z-ai/glm-4.7
   • Descrição: Oferece opções de acesso de vários fornecedores e comparação de preços.

Autor: Equipe Técnica
Troca de Conhecimento: Sinta-se à vontade para discutir suas experiências no uso da estruturação de texto com GLM-4.7 na seção de comentários. Para mais materiais, visite a comunidade técnica APIYI em apiyi.com.