Generación de datos estructurados con LLMs: de documentos a tablas
Tabla de contenidos:
- Introducción
- La realidad de los Chat GPT y su limitación en análisis de datos
- La solución propuesta: sistemas de extracción de información basados en LLMs
- Utilizando el toolkit de Prabas para construir un sistema de extracción de información basado en LLMs
- Paso 1: Describir los datos y definir el esquema de extracción
- Paso 2: Extraer datos utilizando el SDK de Prabas
- Paso 3: Analizar los datos extraídos y utilizarlos en tus propios pipelines de ciencia de datos
- Conclusiones y ventajas del enfoque de extracción de información basado en LLMs
Extracción de información basada en LLMs: Optimiza tus análisis de datos
La extracción de información de documentos no estructurados puede ser una tarea desafiante. Especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos como los informes financieros de empresas. En este artículo, te presentaremos una solución innovadora basada en LLMs (Modelos de Lenguaje de Aprendizaje) que te permitirá convertir tus documentos en tablas estructuradas listas para el análisis.
Introducción
Hoy en día, los Chat GPT han ganado gran popularidad, permitiendo a sus usuarios interactuar y hacer preguntas en lenguaje natural. Sin embargo, esta interfaz de chat tiene limitaciones cuando se trata de análisis de datos a gran escala. Es por eso que surge la pregunta: ¿Deberíamos utilizar Chat GPT para analizar nuestros datos?
La realidad de los Chat GPT y su limitación en análisis de datos
Si bien es divertido interactuar con los Chat GPT, existen desafíos significativos cuando se trata de utilizarlos para el análisis de datos en producción. Estos desafíos incluyen:
- Limitada capacidad de procesamiento: Los Chat GPT están diseñados para ser interactivos y no están optimizados para procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
- Respuestas imprecisas: Los Chat GPT tienden a proporcionar respuestas verbosas y poco precisas a preguntas simples, lo que dificulta su implementación como un servicio adicional en sistemas de software.
- Inadecuado para análisis de datos: Los Chat GPT actuales son limitados en su capacidad de responder preguntas básicas que se esperarían de un analista de datos.
La solución propuesta: sistemas de extracción de información basados en LLMs
Ante estas limitaciones, proponemos utilizar LLMs para la extracción de información. Este enfoque nos permite convertir datos no estructurados en tablas para su análisis posterior. Al utilizar LLMs en combinación con un esquema de extracción de datos, podemos lograr un alto rendimiento y obtener datos estructurados en tiempo real.
Utilizando el toolkit de Prabas para construir un sistema de extracción de información basado en LLMs
Prabas es una plataforma desarrollada especialmente para la implementación de sistemas de extracción de información basados en LLMs. Utilizando esta herramienta, puedes conectar tus datos, ejecutar operaciones de aprendizaje automático, rastrear y versionar los cambios realizados en tus modelos, así como implementar modelos en tiempo real y en lotes para inferencias.
Paso 1: Describir los datos y definir el esquema de extracción
El primer paso para utilizar Prabas es describir tus datos y definir el esquema de extracción. Esto implica seleccionar un modelo de LLM y establecer parámetros como el nombre de la característica, el tipo de datos y las condiciones de validación.
Paso 2: Extraer datos utilizando el SDK de Prabas
Una vez que hayas definido el esquema, puedes cargar tus documentos en Prabas utilizando el SDK. Los documentos se dividirán en fragmentos y se enviarán al LLM para obtener respuestas. Estas respuestas se validarán y se convertirán en datos estructurados que se almacenarán en forma de tabla.
Paso 3: Analizar los datos extraídos y utilizarlos en tus propios pipelines de ciencia de datos
Una vez que hayas obtenido la tabla con datos estructurados, puedes utilizarla para realizar análisis de datos y aplicar tus propios pipelines de ciencia de datos. También puedes conectar la tabla a otras herramientas y software para realizar análisis más avanzados.
Conclusiones y ventajas del enfoque de extracción de información basado en LLMs
El enfoque de extracción de información basado en LLMs ofrece muchas ventajas, entre ellas:
- Mayor rendimiento y capacidad de procesamiento para grandes volúmenes de datos.
- Respuestas precisas y estructuradas a preguntas específicas.
- Facilidad de extracción y validación de datos.
- Integración con herramientas de análisis de datos existentes.
- Implementación en tiempo real y en lotes.
En resumen, la extracción de información basada en LLMs es una estrategia efectiva para optimizar tus análisis de datos. Con la ayuda de Prabas y las capacidades de los LLMs, puedes convertir documentos no estructurados en tablas para su análisis y utilizar los resultados para tomar decisiones fundamentadas.
¡No esperes más y comienza a desbloquear el potencial de tus datos con la extracción de información basada en LLMs!
Recursos:
FAQ:
P: ¿Qué es un LLM?
R: LLM significa Modelo de Lenguaje de Aprendizaje. Es una tecnología que permite a las máquinas comprender y generar texto gracias a su capacidad para aprender patrones y estructuras del lenguaje humano.
P: ¿Cuál es la ventaja de utilizar Prabas en lugar de otras herramientas de extracción de información?
R: Prabas ofrece una plataforma completa para gestionar y desplegar sistemas de extracción de información basados en LLMs. Además, cuenta con una infraestructura de aprendizaje automático escalable y totalmente gestionada, lo que facilita el proceso de extracción y análisis de datos.
P: ¿Puedo utilizar mis propios modelos de LLM con Prabas?
R: Sí, Prabas permite utilizar modelos de LLM personalizados para adaptarse a tus necesidades específicas. Esto te brinda flexibilidad y control sobre el proceso de extracción de información.