Từ văn bản đến bảng: Sinh dữ liệu có cấu trúc với LLMs
Mục lục
- Giới thiệu về LLM
- Giới hạn của giao diện chat với LLM
- Giới thiệu về trích xuất thông tin
- Workflow trích xuất thông tin
- Bước 1: Mô tả dữ liệu
- Bước 2: Trích xuất dữ liệu
- Bước 3: Phân tích dữ liệu
- Sử dụng nền tảng Prabas
- Tổng kết
LLM: Khám phá sức mạnh của Việc Trích Xuất Thông Tin từ Văn Bản
Việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên (LLM) đã trở nên phổ biến và mở ra những cơ hội mới trong việc truy vấn dữ liệu từ các tài liệu văn bản. Tuy nhiên, việc sử dụng giao diện chat với LLM có nhược điểm riêng của nó. Giao diện chat có hạn chế về tốc độ xử lý lớn và gợi ý nhiễu loạn. Điều này khiến giao diện chat trở nên không phổ biến và hữu ích trong các trường hợp sử dụng thực tế.
Tuy nhiên, có một cách khác để sử dụng LLM để trích xuất thông tin từ các tài liệu không cấu trúc và chuyển chúng thành dữ liệu có cấu trúc. Quá trình trích xuất thông tin có thể được thực hiện bằng cách xây dựng một bộ công cụ LLM-powered thông qua việc sử dụng nền tảng Prabas.
Quá trình trích xuất thông tin từ các tài liệu không cấu trúc thành bảng có thể được chia thành ba bước chính: Mô tả dữ liệu, Trích xuất dữ liệu, và Phân tích dữ liệu. Tiến trình này sẽ giúp chúng ta dễ dàng tạo ra các bảng dữ liệu có cấu trúc từ các tài liệu không cấu trúc để sử dụng trong các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và học máy.
Để thực hiện công việc này, nền tảng Prabas cung cấp cho chúng ta các công cụ cần thiết để quản lý dữ liệu, triển khai và cập nhật các mô hình LLM, theo dõi sự thay đổi trong mã nguồn, và triển khai các mô hình cho việc phân tích dữ liệu thời gian thực.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào công việc trích xuất thông tin từ tài liệu văn bản bằng cách sử dụng công cụ LLM-powered thông qua nền tảng Prabas. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách xây dựng một bộ công cụ mạnh mẽ để trích xuất thông tin từ tài liệu không cấu trúc và tạo ra các bảng dữ liệu có cấu trúc dễ dàng để phân tích.
Quy trình Trích xuất thông tin
Bước 1: Mô tả dữ liệu
Trước tiên, chúng ta cần xác định cấu trúc dữ liệu mà chúng ta muốn trích xuất từ tài liệu không cấu trúc. Bước này được gọi là Mô tả dữ liệu. Chúng ta sẽ xác định các trường dữ liệu mà chúng ta quan tâm, bao gồm tên công ty, doanh thu, số lượng nhân viên, v.v. Chúng ta cũng cần xác định các câu hỏi cần được đặt cho LLM để trích xuất thông tin từ tài liệu.
Bước 2: Trích xuất dữ liệu
Sau khi đã mô tả dữ liệu, chúng ta sẽ tiến hành trích xuất dữ liệu từ tài liệu không cấu trúc bằng cách sử dụng mô hình LLM. Chúng ta sẽ gửi các câu hỏi và tài liệu tương ứng cho mô hình LLM thông qua SDK của nền tảng Prabas. Kết quả trả về sẽ là các bản ghi dữ liệu có cấu trúc dựa trên các trường chúng ta đã chỉ định.
Bước 3: Phân tích dữ liệu
Sau khi trích xuất dữ liệu, chúng ta có thể sử dụng các công cụ và thuật toán phân tích dữ liệu để khám phá thông tin từ dữ liệu đã trích xuất. Chúng ta có thể tính toán thống kê, tạo biểu đồ, và áp dụng các mô hình học máy để tìm hiểu thêm về dữ liệu và đưa ra các dự đoán.
Qua quy trình trên, chúng ta đã biến các tài liệu không cấu trúc thành bảng dữ liệu có cấu trúc mà chúng ta có thể sử dụng cho các mục đích phân tích và học máy. Điều này mở ra rất nhiều cơ hội để vận dụng LLM trong việc trích xuất thông tin từ các tài liệu văn bản để tạo ra dữ liệu có cấu trúc cho các nhiệm vụ phân tích dữ liệu hiệu quả.
Sử dụng nền tảng Prabas
Nền tảng Prabas cung cấp các công cụ và dịch vụ cần thiết để triển khai quy trình trích xuất thông tin từ các tài liệu văn bản. Chúng ta có thể sử dụng Prabas để xây dựng và quản lý các mô hình LLM, xác định cấu trúc dữ liệu, trích xuất thông tin từ tài liệu, và phân tích dữ liệu đã trích xuất.
Với Prabas, chúng ta có thể kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như Amazon S3, Snowflake, hay Google Cloud Storage. Chúng ta cũng có thể sử dụng SDK và giao diện người dùng để thực hiện các công việc liên quan đến huấn luyện và triển khai các mô hình LLM, tiến hành phân tích dữ liệu, và quản lý mã nguồn.
Prabas cung cấp một giao diện trực quan và dễ sử dụng cho việc xác định cấu trúc dữ liệu, trích xuất thông tin từ tài liệu, và phân tích dữ liệu đã trích xuất. Chúng ta có thể theo dõi sự thay đổi và phiên bản hóa mã nguồn, triển khai các mô hình LLM, và triển khai vô hạn các phiên bản huấn luyện và triển khai để giúp phục vụ công việc trích xuất thông tin và phân tích dữ liệu.
Với Prabas, việc triển khai quy trình trích xuất thông tin từ tài liệu văn bản trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết. Chúng ta có thể sử dụng tiềm năng của LLM để khám phá thông tin từ dữ liệu không cấu trúc và tạo ra các bảng dữ liệu có cấu trúc để ứng dụng vào các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và học máy.
Tổng kết
LLM-powered Information Extraction là một công nghệ đầy tiềm năng và cung cấp nhiều cơ hội mới trong việc trích xuất thông tin từ các tài liệu văn bản. Sử dụng Prabas, chúng ta có thể xây dựng các bộ công cụ mạnh mẽ để trích xuất thông tin từ các tài liệu không cấu trúc và tạo ra dữ liệu có cấu trúc để sử dụng trong các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và học máy.
Việc trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản là một bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định. LLM-powered Information Extraction mang lại sự linh hoạt và khả năng truy cập thông tin từ các tài liệu không cấu trúc, mở ra nhiều cơ hội mới trong việc nghiên cứu và ứng dụng dữ liệu.
Với Prabas, chúng ta có thể xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình LLM một cách dễ dàng và hiệu quả. Nền tảng này cung cấp các công cụ và dịch vụ cần thiết để xây dựng các bộ công cụ LLM-powered, trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản và phân tích dữ liệu đã trích xuất.
Hãy khai thác sức mạnh của LLM-powered Information Extraction với Prabas và khám phá những tri thức ẩn trong các tài liệu văn bản của bạn!