文書から表へ!LLMsで構造化データを生成する方法

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文書から表へ!LLMsで構造化データを生成する方法

目次

  1. 導入
  2. あるLLMからの情報抽出
  3. 指定したスキーマに基づいたデータの説明
  4. 文書をチャンクに分割する
  5. チャンクごとに問い合わせを行う
  6. 応答の合成と検証
  7. テーブルへの情報抽出の結果の格納
  8. データ分析とモデルでの使用

LLMによる情報抽出: 文書からテーブルへの移行

この記事では、ます。2021年に使用するLLMモデルの展開方法について説明します。私たちは、銀行アカウントに対する顧客の質問や適切な回答の提供に関する具体的な手順を示します。元のテキストデータは非構造化であり、情報抽出のためにテーブル形式に変換する必要があります。このプロセスの適切な手法とベストプラクティスを説明します。

😃 導入

導入でまず説明するのは、LLM(Large Language Model)を使用して情報抽出を行う具体的な手法です。LLMは、大容量のテキストデータを解析し、その中から特定の情報を抽出するために使用されるモデルです。この手法は、非構造化のデータを構造化のデータに変換する際に非常に有効です。具体的な例として、「銀行アカウントの取引履歴を抽出する」という問題を考えてみましょう。

✍️ あるLLMからの情報抽出

LLMを使用して情報抽出を行うためには、まず対象とする銀行アカウントの取引履歴などのデータを準備する必要があります。この取引履歴データは、非構造化の形式で提供される場合があります。次に、この非構造化のデータを構造化のデータに変換する必要があります。この変換プロセスでは、LLMを使用してデータの詳細を抽出します。

🗂️ 指定したスキーマに基づいたデータの説明

情報抽出を行うためには、事前にスキーマを指定する必要があります。スキーマは、抽出したい情報の目的に応じてカスタマイズできます。スキーマには、データの特定の要素(日付、金額、取引の種類など)を指定します。また、抽出したいデータの形式(テーブル、CSVなど)も指定できます。

💡 文書をチャンクに分割する

情報抽出を行うためには、抽出対象の文書を小さなチャンクに分割する必要があります。これにより、LLMモデルが効率的にテキストを処理できるようになります。チャンクは通常、数文や段落の大きさで作成されます。また、チャンクのオーバーラップも設定できます。

💭 チャンクごとに問い合わせを行う

次に、各チャンクに対してLLMモデルに問い合わせを行います。問い合わせは、特定の情報を抽出するための質問や要求です。例えば、「特定の期間の取引履歴を抽出する」といった質問を行うことができます。

🔍 応答の合成と検証

LLMモデルからの応答は、複数のチャンクから得られます。これらの応答を結合し、最終的なデータを生成します。このプロセスでは、応答の検証も行います。正確な情報のみを抽出し、無駄な情報を排除します。

📊 テーブルへの情報抽出の結果の格納

最終的に、情報抽出の結果をテーブルに格納します。テーブルには、チャンクごとに抽出された情報が行として格納されます。このテーブルは、後続の分析や予測モデルの作成に使用できます。

🔬 データ分析とモデルでの使用

情報抽出を終えた後、得られたテーブルを使用してデータ分析や予測モデルの作成を行うことができます。テーブルは、通常のデータ分析ツールや機械学習アルゴリズムに入力することができます。これにより、取引履歴の傾向や変動を分析し、将来のトレンドを予測することができます。

以上が、LLMを使用した情報抽出の基本的な手法です。LLMは非構造化のデータを処理して構造化のデータに変換し、より簡単な分析や予測モデルの作成を可能にします。この手法を使えば、銀行アカウントの取引履歴だけでなく、さまざまなドメインのデータに対しても同様の手法が適用できます。

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