理解混乱：LLM在非结构化数据提取中的作用

最近的硬件进步，例如Nvidia H100 GPU，显著增强了计算能力。凭借九倍的Nvidia A100速度，这些GPU在处理深度学习工作负载方面表现出色。这种进步促进了生成式AI在自然语言处理（NLP）和计算机视觉中的商业应用，实现了自动化和智能数据提取。企业现在可以轻松地将非结构化数据转化为有价值的见解，标志着技术集成的一个重大飞跃。 

传统的数据提取方法 

手动数据录入 

令人惊讶的是，许多公司仍然依赖手动数据录入，尽管有更先进的技术可用。这种方法涉及直接将信息手动输入到目标系统中。由于其初始成本较低，因此通常更容易采用。然而，手动数据录入不仅枯燥且耗时，还容易出错。另外，它在处理敏感数据时存在安全风险，使其在自动化和数字安全时代成为一种不太理想的选择。 

光学字符识别（OCR） 

OCR技术，可以将图像和手写内容转换为机器可读数据，提供了一种更快、更具成本效益的数据提取解决方案。然而，其质量可能不可靠。例如，字符“S”可能被误解为“8”，反之亦然。 
OCR的性能受到输入数据的复杂性和特征的显著影响；它可以处理高分辨率的扫描图像，图像中没有方向、水印或重写等问题。然而，它在处理手写文本时遇到挑战，尤其是当视觉效果复杂或难以处理时。可能需要对结果进行适应以提高处理文本输入的准确性。市场上的数据提取工具以OCR为基础技术，通常会添加多层后处理以提高提取数据的准确性。但是，这些解决方案无法保证100%的准确结果。 

文本模式匹配 

文本模式匹配是一种使用预定义规则或模式从文本中识别和提取特定信息的方法。它比其他方法更快，并且具有更高的投资回报率。它在所有复杂性水平上都有效，并且对于具有类似布局的文件可以达到100%的准确率。 
然而，其在词语匹配方面的僵化性会限制其适应性，需要100%的精确匹配才能成功提取。此外，同义词挑战会导致在识别等效术语（如区分“天气”和“气候”）时出现困难。另外，文本模式匹配表现出语境敏感性，缺乏对不同语境中多重含义的认识。找到僵化性和适应性之间的平衡仍然是有效使用此方法的持续挑战。 

命名实体识别（NER） 

命名实体识别（NER），一种NLP技术，识别和分类文本中的关键信息。 
NER的提取仅限于预定义的实体，如组织名称、位置、个人名称和日期。换句话说，NER系统目前缺乏提取自定义实体的内在能力，这些实体可能特定于某个域或用例。其次，NER对已识别实体关联的关键值的关注并不延伸到表格等更复杂或结构化数据类型的数据提取。 
 随着组织处理越来越多的非结构化数据，这些挑战凸显了对数据提取方法采取全面和可扩展的方法的必要性。 

使用LLM解锁非结构化数据 

利用大型语言模型（LLM）进行非结构化数据提取是一种具有独特优势的解决方案，可以解决关键挑战。 

上下文感知数据提取 

LLM具有强大的上下文理解能力，这得益于在大量数据集上的广泛训练。它们超越表面层次并理解上下文细微差别的能力，使它们在处理各种信息提取任务时变得有价值。例如，当被要求提取天气值时，它们会捕获预期信息并考虑相关元素，如气候值，轻松地整合同义词和语义。这一高级的理解能力使LLM成为数据提取领域中动态且适应性强的选择。 

利用并行处理能力 

LLM使用并行处理，使任务更快、更高效。与顺序模型不同，LLM优化资源分配，导致数据提取任务加速。这提高了速度，并为提取过程的整体性能做出了贡献。 

适应各种数据类型 

虽然像循环神经网络（RNN）这样的模型仅限于特定序列，但LLM可以处理非序列特定数据，轻松适应多样化的句子结构。这种多样性涵盖了多种数据形式，例如表格和图像。 

增强处理管道 

使用LLM标志着自动化预处理和后处理阶段的重大转变。LLM通过自动化提取过程来减少手动努力，简化了非结构化数据的处理。它们在多样化数据集上的广泛训练使它们能够识别传统方法无法识别的模式和关联。 

来源：生成式AI管道