Extragerea informațiilor cu LLM-uri
Această secțiune conține o colecție de prompt-uri pentru explorarea capacităților de extragere a informațiilor ale modelelor de limbaj mari (LLM-uri).
Privire de ansamblu
Extragerea informațiilor este o sarcină crucială în procesarea limbajului natural care implică identificarea și extragerea informațiilor structurate din text nestructurat. LLM-urile excelează la această sarcină datorită înțelegerii lor de context și capacității de a urma pattern-uri specifice de extragere.
Aplicații cheie
- Extragerea entităților: Identificarea numelor, organizațiilor, datelor și altor entități
- Extragerea numelor modelelor: Extragerea numelor modelelor AI/ML din lucrările de cercetare
- Mineritul de date: Conversia textului nestructurat în date structurate
- Analiza cercetării: Automatizarea extragerei informațiilor cheie din lucrările academice
- Inteligenta de business: Extragerea insight-urilor din documente și rapoarte
Ghiduri disponibile
Extragerea numelor modelelor din lucrări
Învață cum să folosești LLM-urile pentru a extrage numele modelelor din rezumatele lucrărilor de machine learning cu formatarea ieșirii structurate.
Tehnici
1. Formatarea ieșirii structurate
- Definește formate clare de ieșire (de ex., JSON, array-uri, tabele)
- Folosește delimitatori și structuri consistente
- Gestionează cazurile unde nu se găsesc informații
2. Ingineria prompt-urilor pentru extragere
- Definiția clară a sarcinii
- Demonstrații cu exemple
- Specificațiile formatului de ieșire
- Instrucțiunile de gestionare a erorilor
3. Rafinarea iterativă
- Începe cu sarcini simple de extragere
- Crește gradual complexitatea
- Validează ieșirile și rafinează prompt-urile
Cele mai bune practici
- Fii specific: Definește clar ce informații să extragi
- Furnizează exemple: Include eșantioane de intrări și ieșiri așteptate
- Gestionează cazurile limită: Contabilizează informațiile lipsă sau ambigue
- Validează ieșirile: Implementează verificări pentru calitatea extragerei
- Folosește modelele potrivite: Alege modelele bazat pe complexitatea sarcinii
Începerea
Alege un ghid din lista de mai sus pentru a începe să explorezi capacitățile de extragere a informațiilor cu LLM-uri. Fiecare ghid include exemple practice, eșantioane de cod și instrucțiuni pas cu pas.