详细内容或原文请订阅后点击阅览
用langextract提取结构化数据：深入研究LLM - 矫正工作流程
构建用于结构化智能的模块化工作流程的指南，以langextract提取结构化数据：深入研究LLM式工作流程，首先是朝向数据科学。
来源:走向数据科学在为结构化提取任务开发了原始的LLM工作流程，随着时间的流逝，我观察到其中的几个陷阱。在我的一个项目中，我使用Grok和Openai开发了两个独立的工作流程，以查看哪个工作表现更好。这是当我注意到两者都在随机的地方省略事实的时候。此外，提取的字段与模式不符。
为了解决这些问题，我设置了特殊的处理和验证检查，这些检查将使LLM重新访问文档（如第二次通过），以便可以将丢失的事实捕获并添加到输出文档中。但是，多次验证运行导致我超过了我的API限制。此外，及时的微调是真正的瓶颈。每当我修改提示以确保LLM不会错过事实时，都会引入新问题。我注意到的一个重要约束是，尽管一个LLM在一组提示方面效果很好，但另一个LLM在相同的指令中的表现不佳。这些问题促使我寻找一个可以自动调整我的提示的编排引擎，以匹配LLM的提示风格，处理事实遗漏，并确保我的输出与我的模式保持一致。
我最近遇到了LangeXtract并尝试了一下。图书馆解决了我面临的几个问题，尤其是围绕模式的一致性和事实完整性。在本文中，我解释了langeXtract的基础知识以及如何增强原始LLM工作流以解决结构化提取问题。我还旨在使用示例分享我在langextract的经验。
为什么要langextract？
langeXtract中的数据结构和工作流程
下面是一个图表，显示了langeXtract中的数据结构以及从输入流到输出流的数据流。
现在，我们已经看到了langeXtract的工作原理以及它使用的数据结构，让我们继续在现实世界中应用LangeXtract。