Transforme documentos em tabelas com LLMs
Índice
- Introdução
- Visão geral da Extração de Informações usando LLMs
- Limitações das interfaces de chat para LLMs
- A proposta de um novo fluxo de trabalho centrado na extração de informações
- Como funciona a Extração de Informações usando LLMs
- Descrição dos dados
- Extração de dados
- Análise dos dados extraídos
- Integração com a plataforma Prabas
- Conclusão
Extração de Informações usando LLMS: A nova fronteira na análise de dados
As LLMs (Large Language Models, ou Modelos de Linguagem Avançados) revolucionaram a forma como interagimos com dados textual. No entanto, as interfaces de chat que popularizaram esses modelos têm limitações significativas quando se trata de análise de dados em larga escala. É necessário um novo fluxo de trabalho que se concentre na extração de informações dos dados, transformando-os em tabelas estruturadas para análise posterior.
1. Introdução
As LLMs, como o GPT, trouxeram os modelos de linguagem para o mainstream. Milhões de pessoas se inscreveram e experimentaram a interface de chat minimalista que permitia fazer uma variedade de perguntas. No entanto, logo ficou claro que as interfaces de chat são limitadas em sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e responder a perguntas complexas de forma precisa e eficiente.
2. Visão geral da Extração de Informações usando LLMs
A Extração de Informações usando LLMs é uma nova abordagem que combina a capacidade dos modelos de linguagem com a extração de informações estruturadas dos dados. Isso é possível através da criação de um esquema de extração de dados, onde perguntas específicas são definidas para extrair informações precisas e coerentes.
3. Limitações das interfaces de chat para LLMs
Embora as interfaces de chat sejam divertidas, elas são limitadas em termos de escalabilidade e precisão. Elas são projetadas para interações interativas e não são adequadas para processar grandes volumes de dados. Além disso, os chatbots populares são imprecisos e não atendem às expectativas dos analistas de dados.
4. A proposta de um novo fluxo de trabalho centrado na extração de informações
Propomos um novo fluxo de trabalho que coloca a extração de informações no centro da análise de dados usando LLMs. Esse novo fluxo de trabalho permite extrair informações precisas e coerentes dos dados, transformando-os em tabelas estruturadas para análise posterior.
5. Como funciona a Extração de Informações usando LLMs
O processo de Extração de Informações usando LLMs começa com a descrição dos dados, onde um esquema de extração é definido. Em seguida, os dados são alimentados em um SDK que envia as perguntas do esquema para as LLMs, obtendo respostas em formato de texto. Essas respostas são então processadas e validadas de acordo com o esquema para obter os dados extraídos em formato de tabela.
6. Descrição dos dados
No esquema de extração, são definidos diferentes tipos de dados, como categóricos, textuais e numéricos. Para cada tipo de dado, são especificadas perguntas específicas e critérios de validação. Isso garante que os dados extraídos sejam precisos e consistentes.
7. Extração de dados
Uma vez que o esquema de extração está definido, o próximo passo é a extração de dados. Os documentos são divididos em trechos, e para cada trecho é feita uma pergunta do esquema. As respostas são coletadas e sintetizadas para gerar os dados extraídos em formato de tabela.
8. Análise dos dados extraídos
Os dados extraídos em formato de tabela podem ser analisados por meio de ferramentas externas ou pela integração com a plataforma Prabas. Através da plataforma, é possível realizar consultas SQL para obter insights e realizar análises mais aprofundadas.
9. Integração com a plataforma Prabas
A plataforma Prabas oferece ferramentas para gerenciar dados, implantar modelos de linguagem e gerenciar todo o fluxo de trabalho de Extração de Informações usando LLMs. Com recursos como conexão com bancos de dados, controle de versão e implantação de modelos, a plataforma simplifica e agiliza o processo de análise de dados.
10. Conclusão
A Extração de Informações usando LLMs representa uma nova fronteira na análise de dados, permitindo extrair insights valiosos de grandes volumes de dados não estruturados. Com o esquema de extração adequado e as ferramentas certas, é possível transformar os dados em tabelas que podem ser analisadas e utilizadas para tomada de decisões estratégicas. Dê o próximo passo na sua análise de dados com a Extração de Informações usando LLMs.
Destaques:
- A Extração de Informações usando LLMs revoluciona a forma como os dados textuais são analisados.
- As interfaces de chat têm limitações em termos de escalabilidade e precisão.
- A Extração de Informações permite obter dados estruturados a partir de dados não estruturados.
- A plataforma Prabas facilita o gerenciamento e análise dos dados extraídos.
FAQ:
Q: Como a Extração de Informações usando LLMs é diferente das interfaces de chat convencionais?
R: As interfaces de chat são projetadas para interações interativas, enquanto a Extração de Informações permite extrair dados estruturados de forma precisa e eficiente.
Q: Quais são os principais benefícios da Extração de Informações usando LLMs?
R: A Extração de Informações permite analisar grandes volumes de dados não estruturados, transformando-os em tabelas que podem ser facilmente analisadas e utilizadas para tomada de decisões.
Q: Quais são as principais funcionalidades da plataforma Prabas?
R: A plataforma Prabas oferece ferramentas para gerenciar dados, implantar modelos de linguagem, realizar consultas SQL e gerenciar todo o fluxo de trabalho de Extração de Informações usando LLMs.
Q: Como posso começar a usar a Extração de Informações usando LLMs na minha análise de dados?
R: Entre em contato com a equipe da Prabas para obter mais informações e começar a utilizar a Extração de Informações usando LLMs na sua análise de dados.