ODSC Webinar | 從文件到表格：使用LLMs生成結構化數據
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引言
在这个数字化时代，大量的数据被创造和存储。挖掘和利用这些数据成为了商业和科学研究中的重要任务。然而，许多数据以非结构化的形式存在，如文档、报告和论文，这使得从中提取有用的信息变得困难。为了解决这个问题，最近发展了一种新的方法，利用大型语言模型（LLM）进行信息抽取。LLM是经过训练的深度学习模型，可以理解和生成自然语言。本文将介绍一种基于LLM的信息抽取工作流程，以及如何使用Prabas平台进行信息抽取和数据分析。
LLM和聊天式部署
在介绍信息抽取工作流程之前，让我们先了解一下LLM和聊天式部署。LLM是一种强大的自然语言处理工具，它可以通过训练大量的文本数据来理解和生成自然语言。聊天式部署是一种常见的使用LLM的方式，它允许用户通过与LLM进行交互来提问并获取答案。
然而，聊天式部署有一些限制。首先，它的吞吐量较低，无法处理大量的数据。其次，LLM的回答通常比较冗长，不适合用于数据分析。最后，对于一些复杂的聚合型问题，聊天式部署无法提供准确的答案。
LLM信息抽取工作流程
为了解决聊天式部署的限制，并提供更高效准确的信息抽取方法，我们提出了一种基于LLM的信息抽取工作流程。
第一步：描述数据
在信息抽取工作流程中的第一步是描述数据。您需要定义一个抽取模式，指导LLM提取需要的数据。抽取模式包括列名、数据类型、问题提示和约束条件。我们支持多种数据类型，如分类数据、文本数据和数值数据。通过描述数据，您可以帮助LLM理解您感兴趣的信息。
第二步：抽取数据
在描述数据之后，您需要将数据加载到Prabas平台，并使用我们的SDK将数据发送给LLM进行处理。由于10K文件非常庞大，我们将其切分为多个片段，并依次向LLM提问。LLM将根据每个片段的上下文生成答案，并返回给我们。最后，我们将所有的答案综合起来，并将其验证和转换为最终的数据表格。
第三步：数据分析
最后，我们可以对抽取的数据进行分析。您可以将数据导出到其他数据科学工具中进行进一步的处理和分析，或者使用Prabas平台进行数据分析。通过连接数据表格和训练模型，您可以获取有关数据的深入洞察，并进行预测和推理。
从文档到表格
我们将信息抽取工作流程应用于10K文件的转化。10K文件是由上市公司向股东和公众披露的年度财务报表。这些文件通常包含大量的文本、表格和图表，我们需要从中提取相关的数据。
通过描述数据、抽取数据和数据分析的步骤，我们成功地将10K文件中的文本和表格转化为结构化的数据表格。通过这种方式，我们可以更方便地进行数据分析，并回答涉及多个文档的复杂问题。
在Prabas平台上进行信息抽取
Prabas是一个开发者平台，提供了一套工具来管理数据和LLM部署。在Prabas平台上，您可以直接连接数据源（如S3、Snowflake等），执行ML操作（如训练、推理和数据处理），并跟踪和版本化您的模型和数据。
通过Prabas平台，您可以轻松地应用LLM信息抽取工作流程。只需将数据加载到Prabas中，定义数据模式，然后使用我们的SDK发送数据给LLM。Prabas将帮助您处理大型数据集，实现高吞吐量和准确的信息抽取。
使用Prabas进行数据分析
除了信息抽取，Prabas还提供了数据分析的功能。您可以直接将提取的数据与Prabas连接，使用自定义模型进行数据分析，并将模型部署到生产环境中。
通过Prabas平台，您可以构建和训练模型，使用SQL查询工具进行数据分析，并将模型部署为批处理或实时推理服务。Prabas平台提供了完全托管的可扩展ML基础设施，为数据科学家提供了一个强大的工作台。
结论
LLM是一种强大的工具，可以用于信息抽取和数据分析。通过将聊天式部署转化为结构化的抽取工作流程，我们可以提高数据处理效率和准确性。使用Prabas平台，我们可以更轻松地进行信息抽取和数据分析，并利用LLM的强大能力获得有关数据的深入洞察。
常见问题解答
Q: LLM是否适用于所有类型的数据?
A: LLM对于处理自然语言的数据非常有效。对于结构化数据，如数字和表格等，LLM的效果可能有限。
Q: 在信息抽取工作流程中，我是否可以使用自定义的LLM模型?
A: 是的，您可以使用自定义的LLM模型。Prabas平台支持自定义模型的部署和使用。
Q: Prabas平台是否适用于企业级应用?
A: 是的，Prabas平台提供了托管的大规模ML基础设施，适用于企业级应用。您可以使用Prabas构建、训练和部署自己的模型。
Q: 在信息抽取过程中，LLM是否会产生错误的答案?
A: LLM是基于训练数据的模型，它可能会在生成答案时出现错误。因此，在信息抽取工作流程中，我们会对生成的答案进行验证和过滤。
Q: Prabas平台是否提供数据可视化功能?
A: Prabas平台主要专注于数据处理和机器学习任务，不提供专门的数据可视化功能。但您可以将提取的数据导出到其他可视化工具中进行进一步的可视化。
Q: 在Prabas平台上可以处理哪些数据源?
A: Prabas平台支持多种数据源，包括S3、Snowflake、BigQuery等。您可以将您的数据连接到Prabas平台进行处理和分析。
Q: 是否需要编程经验才能使用Prabas平台?
A: Prabas平台提供了SDK和用户界面，使其易于使用，但具备一定的编程经验将有助于更好地利用平台的功能。
Q: Prabas平台的价格如何?
A: Prabas平台的定价根据使用情况而定，请与Prabas团队联系以获取更多详细信息。
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