Jay Mishra, COO at Astera, 一家领先的无代码数据解决方案提供商，是一位具有20+年经验的资深数据和分析领导者，专注于通过AI驱动的数据解决方案推动变革战略，赋予组织以数据为驱动的能力。
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，使得自动化和智能数据提取成为可能。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，这标志着技术集成的一个重大飞跃。 传统的数据提取方法 手动数据输入 令人惊讶的是，许多公司仍然依赖手动数据输入，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。它通常更容易采用，因为其初始成本较低。然而，手动数据输入不仅枯燥且耗时，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个不太理想的选择。 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，提供了一个更快、更具成本效益的解决方案，用于数据提取。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；它可以很好地处理高分辨率的扫描图像，不受方向倾斜、水印或覆盖等问题的影响。然而，它在处理手写文本时遇到了挑战，特别是当视觉效果复杂或难以处理时。可能需要对文本输入进行适应以获得更好的结果。市场上的数据提取工具通常使用OCR作为基础技术，并添加多层后处理以提高提取数据的准确性。然而，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来识别和提取文本中特定信息的方法。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，并且可以实现100%的准确率，用于具有类似布局的文件。 然而，其在词汇上的僵化可能会限制其适应性，需要100%的精确匹配才能成功提取。此外，同义词可能会导致识别等效术语的困难，例如区分“天气”和“气候”。此外，文本模式匹配对上下文敏感，缺乏对不同上下文中多重含义的认识。找到僵化性和适应性之间的平衡仍然是使用这种方法的持续挑战。 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固有能力，这些实体可能特定于某个域或用例。其次，NER对已识别实体相关的关键值的关注没有扩展到从表格中提取数据，限制了其适用于更复杂或结构化数据类型的适用性。 随着组织处理越来越多的非结构化数据，这些挑战凸显了对综合和可扩展的提取方法的需求。 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个具有独特优势的有吸引力的解决方案，解决了关键挑战。 上下文感知数据提取 LLM具有强大的上下文理解能力，通过在大型数据集上的广泛训练而形成。它们超越表面并理解上下文细微差别的能力使其在处理各种信息提取任务中具有价值。例如，当被要求提取天气值时，它们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，从而加快数据提取任务的速度。这提高了速度并有助于提取过程的整体性能。 适应多种数据类型 虽然像循环神经网络（RNN）这样的某些模型仅限于特定的序列，但LLM可以处理非序列特定的数据，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...
