在过去十年中，数据被誉为新石油、新黄金、新货币、新土壤，甚至是新氧气。所有这些比较都说明了同一件事：数据是 重要。如果您现在经营一家企业，您需要数据来做出明智的决策和制定战略。  

然而，可靠地提取这些数据是一项持续的责任。每天，您的企业都需要访问隐藏在各种文档格式中的数据——从 Word 文档到 PDF 再到 Excel 电子表格。这些格式之所以如此受欢迎，是因为它们在组织和呈现内容方面提供了灵活性，但所有这些格式自由也使得从这些文档中提取数据变得具有挑战性。 

当然，除非您拥有 LLM 数据提取能力。 

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为什么使用 LLM 进行数据提取？ 

大型语言模型 (LLM) 是一种基于大量文本数据进行训练的机器学习模型。LLM 被“输入”了足够数量的人类语言，以识别、理解、解释甚至生成同一种自然语言的数据。示例包括 OpenAI 的 GPT、Google 的 BERT 和 Facebook AI 的 RoBERTa。 

法学硕士 (LLM) 最为人熟知的是 在生成式人工智能中的应用 但也用于情绪分析、聊天机器人和在线搜索。以下是使其成为数据提取实用选择的一些因素： 

• 法学硕士可以处理结构化和非结构化数据 

除了 Word 文件、PDF 和电子表格之外，您的企业还可能会收到纯文本文件、HTML 文件甚至扫描图像中的数据。您会在电子邮件、客户反馈表、法律文件、报告或发票中看到这些数据。LLM 是在具有多种语言模式的海量数据集上进行训练的，这使得这些模型能够适应结构化和 非结构化文档类型 毫无问题。它们能够识别格式不一致或没有固定结构的文档中的关键信息和实体。  

• 不只是文本，还有上下文 

LLM 专注于所提取信息的上下文。例如，在提取法律文件时，它们可以区分缔约方及其职责和责任。LLM 可以根据上下文编译和聚类数据，而不是依赖关键字匹配。这种对上下文和细微差别的掌握使 LLM 数据提取更加准确和相关。您可以利用 LLM 的语义理解来总结关键信息以便于理解，或者检查意图和情绪。 

• 少样本和零样本学习 

LLM 可以使用少样本或零样本学习来提取数据，从而最大限度地减少针对特定任务的训练需求。如果您使用少样本方法，请为您的 LLM 提供一些您希望它提取的数据示例。然后，LLM 将概括此逻辑并将其用于类似的文档。零样本学习允许 LLM 执行它们未经过明确训练的任务。例如，您可以创建提示，要求 LLM 根据其已有的知识和理解来提取信息。 

• 微调以提高准确性 

您可以使用行业特定数据集对 LLM 进行微调，以进一步提高其准确性。使用此类数据集进行训练后，LLM 可以有效地理解技术术语、领域特定语言或独特的文档结构。这在医疗保健、法律和金融领域尤其有用，因为这些领域的数据包括特定的术语、协议和流程。 

LLM 数据提取的工作原理 

以下是 LLM 数据提取过程的细分： 

第二步：输入处理 

使用 LLM 进行数据提取始于标记化过程，其中 LLM 将输入数据转换为更小的单元（称为标记），然后将它们转换为可分析的数字表示（称为嵌入）。 

第 2 步：分析和微调 

接下来，您的 LLM 将使用其预先训练的知识来分析数据及其含义。对预先训练的 LLM 进行微调是可选的。但是，如果您使用特定数据集对 LLM 进行了微调，则可以根据业务需求将其调整为更专业的任务。这种微调和专业化也将在此阶段发挥作用并融入分析中。 

步骤3：提取过程 

使用模式识别，LLM 将在分析的文本中识别模式或实体（例如姓名、日期、金额或订单详细信息）并有效提取数据。您还可以使用提示指示 LLM 执行更有针对性的提取，例如“在此数据中查找所有客户 ID”。 

步骤 4：输出结构 

提取所需数据后，LLM 将转换输出并以您可以使用的结构化格式呈现，例如表格、列表或 JSON 文件。 

利用模型对语言的语境理解，LLM 数据提取可以轻松获取所需信息，无论来源如何。这些智能语言模型的表现优于基于规则的系统、正则表达式和模板匹配等传统提取方法。

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谈到智能模型…… 

如果您希望改变提取和文档处理方式，使用 LLM 进行数据提取是合乎逻辑的一步。LLM 数据提取可以帮助您自动执行重复或耗时的任务，创建更简化的提取工作流程，并获得更准确、更一致的数据。您可以扩展它以跟上不断增长的数据量，并享受更高的数据质量和更短的洞察时间。此外，自适应学习可确保您的 LLM 能够适应新的文档类型和格式，并随着时间的推移提高其提取能力。 

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