Von Dokumenten zu Tabellen: Strukturierte Daten mit LLMs generieren

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Von Dokumenten zu Tabellen: Strukturierte Daten mit LLMs generieren

Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung
  2. Das Problem mit Chat-GPT
  3. Die Beschränkungen von Chatbot-Systemen
  4. Die Rolle von Vector-DBs in Q&A-Systemen
  5. Die Notwendigkeit von Information Extraction
  6. Vorteile einer LLN-gesteuerten Information Extraction
  7. Das Toolkit von Prabas für LLN-gesteuerte Information Extraction
  8. Die drei Schritte des Information Extraction-Prozesses
  9. Schritt 1: Datenbeschreibung
  10. Schritt 2: Datenextraktion
  11. Schritt 3: Datenanalyse
  12. Prabas: Die Plattform für LLN-gesteuerte Information Extraction
  13. Beispiel: Extraktion von Daten aus 10K-Filings
  14. Schritt 1: Beschreiben der Daten
  15. Schritt 2: Extrahieren der Daten
  16. Schritt 3: Analyse der extrahierten Daten
  17. Anwendungsfälle und Vorteile der Information Extraction
  18. FAQ

🧩 Artikel: Von Docs zu Tabellen - Information Extraction mit LLN

In der heutigen Zeit ist es von entscheidender Bedeutung, aus unstrukturierten Daten wertvolle Informationen zu extrahieren. Besonders im Bereich der 10K-Filings von Unternehmen kann dies eine Herausforderung darstellen. In diesem Artikel stellen wir Ihnen das Toolkit von Prabas vor, mit dem Sie mithilfe von Large Language Models (LLN) eine effektive Information Extraction durchführen können.

Einführung

In den letzten Jahren haben sich Language Models, insbesondere das bekannte Chat-GPT, einer immer größeren Beliebtheit erfreut. Millionen von Menschen haben sich für diesen Service angemeldet und ihn genutzt, um eine Vielzahl von Fragen zu stellen. Allerdings sind die Möglichkeiten von Chatbots begrenzt und sie eignen sich nicht für komplexe Aggregationsfragen, die für die Datenanalyse so wichtig sind. Daher stellt sich die Frage, ob es bessere Möglichkeiten gibt, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.

Das Problem mit Chat-GPT

Chat-GPT ist zwar eine aufregende Entwicklung, hat aber seine Grenzen. Der Hauptgrund dafür ist, dass Chatbots langsam sind und Schwierigkeiten haben, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Zudem liefern sie oft ungenaue oder lange Antworten auf einfache Fragen, was ihre Einbindung in Software-Ökosysteme erschwert. Darüber hinaus können sie nicht die grundlegenden Fragen beantworten, die von Datenanalysten erwartet werden. Dies liegt an einer grundlegenden architektonischen Beschränkung der beliebtesten privaten Q&A-Systeme.

Die Rolle von Vector-DBs in Q&A-Systemen

Um die Fragen zu beantworten, hat sich der Einsatz von Vector-DBs als Architektur bewährt. Diese Technologie ermöglicht es, relevante Textauszüge aus einer Datenmenge abzurufen und somit die Frage korrekt zu beantworten. Allerdings stoßen Vector-DBs in Kombination mit LLN-basierten Modellen an ihre Grenzen, wenn es um komplexe Aggregationsfragen geht. Die begrenzte Kontextkapazität der LLN-Modelle und die Schwierigkeit, Daten aus Hunderten von 10K-Filings abzurufen, führen zu unzureichenden Ergebnissen.

Die Notwendigkeit von Information Extraction

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schlagen wir die Verwendung einer LLN-gesteuerten Information Extraction vor. Im Rahmen dieser Methode werden LLN-Modelle eingesetzt, um unstrukturierte Daten in Tabellen umzuwandeln und somit einen effizienten Datenzugriff und komplexe Analysen zu ermöglichen. Durch diese Information Extraction wird es einfacher, strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren und in Datenbanken zu speichern.

Vorteile einer LLN-gesteuerten Information Extraction

Die Verwendung von LLN-Modellen zur Information Extraction bietet mehrere Vorteile. Erstens ermöglicht sie eine höhere Durchsatzrate bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Zweitens können strukturierte Daten mit Hilfe von Datenmodellen einfach validiert und bereinigt werden. Drittens eröffnet sie neue Möglichkeiten für die Datenanalyse durch die Integration von LLN-gesteuerten Modellen. All diese Komponenten sind in der Prabas-Plattform für künstliche Intelligenz verfügbar.

Das Toolkit von Prabas für LLN-gesteuerte Information Extraction

Prabas bietet ein umfangreiches Toolkit für die LLN-gesteuerte Information Extraction. Mit diesem Toolkit können Sie Ihre Daten verwalten, LLN-Modelle einsetzen und die Ergebnisse verfolgen. Zu den Funktionen von Prabas gehören die Anbindung an Datenquellen wie Snowflake, BigQuery und S3, das Ausführen von Machine Learning-Operationen und das Verfolgen von Änderungen in einer Versionsverwaltung. Darüber hinaus können Sie Modelle für die Batch- oder Echtzeitinference bereitstellen.

Die drei Schritte des Information Extraction-Prozesses

Der Information Extraction-Prozess umfasst drei Schritte: Datenbeschreibung, Datenextraktion und Datenanalyse. Zunächst definieren Sie die Daten, die Sie extrahieren möchten, indem Sie ein Schema erstellen. Dann extrahieren Sie die Daten mithilfe von LLN-Modellen und validieren sie. Schließlich analysieren Sie die extrahierten Daten und nutzen sie für Ihre eigene Datenanalyse oder laden sie in Prabas hoch, um Modelle zu trainieren oder zu analysieren.

Beispiel: Extraktion von Daten aus 10K-Filings

Um Ihnen einen Einblick in die praktische Anwendung der Information Extraction zu geben, betrachten wir das Beispiel der Extraktion von Daten aus 10K-Filings. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von Prabas und LLN-Modellen komplexe Aggregationsfragen über mehrere Dokumente hinweg beantworten können.

Schritt 1: Beschreiben der Daten

Der erste Schritt besteht darin, das gewünschte Datenformat zu definieren. Dazu gehört die Festlegung von Spaltennamen, Datentypen und Prompts, die LLN-Modelle verwendet werden, um die Daten zu extrahieren. Sie können auch Validatoren festlegen, um sicherzustellen, dass die extrahierten Daten den erwarteten Kriterien entsprechen.

Schritt 2: Extrahieren der Daten

Nachdem das Datenformat definiert wurde, können Sie Ihre unstrukturierten Daten in Prabas hochladen. Prabas teilt die Dokumente in Chunks auf und sendet diese an LLN-Modelle, um die Daten zu extrahieren. Für jede Frage, die Sie gestellt haben, erhalten Sie eine Antwort pro Chunk. Diese Antworten werden dann zu einer aggregierten Antwort zusammengefasst.

Schritt 3: Datenanalyse

Die extrahierten Daten liegen nun strukturiert in Tabellenform vor und können für weitere Analysen verwendet werden. Sie können Ihre Daten in Prabas analysieren oder sie in andere Analysetools und Software-Ökosysteme exportieren.

Anwendungsfälle und Vorteile der Information Extraction

Die Information Extraction mit LLN-Modellen bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile. Sie ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen, die Validierung und Bereinigung strukturierter Daten, sowie umfangreiche Datenanalysen. Durch die Integration in die Prabas-Plattform wird die Nutzung und Verwaltung von LLN-Modellen erleichtert.

FAQ

Q: Was sind 10K-Filings?

A: 10K-Filings sind finanzielle Dokumente, die jährlich von börsennotierten Unternehmen eingereicht werden, um Aktionäre und die Öffentlichkeit über den finanziellen Status und die allgemeine Geschäftslage zu informieren.

Q: Wie kann ich mit Prabas auf meine Daten zugreifen?

A: Prabas bietet verschiedene Möglichkeiten, um Daten von verschiedenen Quellen wie Snowflake, BigQuery und S3 anzuschließen. Sie können Ihre Daten in der Plattform hochladen und direkt darauf zugreifen.

Q: Welche Vorteile bietet die LLN-gesteuerte Information Extraction im Vergleich zu anderen Ansätzen?

A: Die LLN-gesteuerte Information Extraction ermöglicht eine effizientere Verarbeitung großer Datenmengen, eine Validierung und Bereinigung der extrahierten Daten sowie umfangreiche Datenanalysen. Sie bietet eine bessere Strukturierung und Zugänglichkeit der Daten im Vergleich zu traditionellen Ansätzen.

Q: Kann ich meine extrahierten Daten in anderen Analysetools verwenden?

A: Ja, Sie können Ihre extrahierten Daten in anderen Analysetools wie Tableau verwenden. Prabas ermöglicht den einfachen Export und die Nutzung der Daten in anderen Software-Ökosystemen.

Q: Bietet Prabas auch Unterstützung bei der Modellentwicklung und -bereitstellung?

A: Ja, Prabas bietet umfangreiche Funktionen zur Modellentwicklung und -bereitstellung. Sie können Modelle in der Plattform trainieren, bereitstellen und analysieren.

Zusammenfassung

Die Information Extraction mit LLN-Modellen bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, wertvolle Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu gewinnen. Prabas stellt ein umfassendes Toolkit zur Verfügung, um diesen Prozess effizient und benutzerfreundlich durchzuführen. Durch die Kombination von LLN-Modellen und strukturierter Datenanalyse eröffnen sich neue Möglichkeiten für datengetriebene Entscheidungen und Erkenntnisse.


Highlights

  • Die Information Extraction mit LLN ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und komplexe Analysen.
  • Prabas bietet ein umfangreiches Toolkit für die LLN-gesteuerte Information Extraction.
  • Der Prozess umfasst drei Schritte: Datenbeschreibung, Datenextraktion und Datenanalyse.
  • Die extrahierten Daten können für verschiedene Analysezwecke verwendet werden.
  • Prabas bietet umfangreiche Unterstützung bei der Modellentwicklung und -bereitstellung.

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