Giới thiệu
Trong thời đại công nghệ thông tin hiện nay, việc trích xuất dữ liệu từ các tài liệu là một nhiệm vụ quan trọng và cần thiết. Một trong những công nghệ tiên tiến nhất để thực hiện điều này là Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng K-shot training với LLMs để trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ tài liệu một cách hiệu quả, không cần phải sử dụng kỹ thuật prompt engineering phức tạp.
Cách thức hoạt động
Dưới đây là quy trình chi tiết để sử dụng công cụ của chúng tôi:
- Tải lên tài liệu: Bạn có thể tải lên các định dạng tài liệu như DOCX, PDF, hình ảnh, v.v.
- Chọn và gán thẻ: Gán thẻ cho các phần của tài liệu (hỗ trợ cấu trúc lồng, mảng, và cấu trúc thẻ tùy chỉnh).
- Tải lên tài liệu khác: Khi bạn đã gán thẻ, hãy tải lên một tài liệu khác và nhấn "dự đoán" để xem các chú thích có thể chỉnh sửa.
- Chỉnh sửa và lưu: Bạn có thể chỉnh sửa các chú thích và lưu chúng như một ví dụ mới.
- Gọi API: Gửi một tài liệu thứ ba qua API để nhận dữ liệu JSON trả về.
Các trường hợp sử dụng
Công cụ này có thể được áp dụng trong nhiều tình huống khác nhau:
- Nhận diện các điều khoản quan trọng trong hợp đồng: Giúp các luật sư dễ dàng xác định các điều khoản quan trọng.
- Trích xuất giá trị tổng cộng từ hóa đơn: Tiết kiệm thời gian cho kế toán viên.
- Gán nhãn các thành phần chủ quan: Như "nguyên liệu lành mạnh" trên nhãn sản phẩm.
- Trích xuất thông tin khách quan: Như mã bưu chính hoặc số điện thoại.
- Gán thẻ cho các yếu tố nghệ thuật: Như "vần thơ hay" trong một bài thơ.
Ý tưởng chính
Thay vì lặp đi lặp lại không cần thiết trên các prompts (và đôi khi đi lùi), bạn chỉ cần lặp lại trên các ví dụ. Mỗi ví dụ cải thiện độ chính xác một cách cụ thể, và bạn cần ít ví dụ hơn rất nhiều so với các phương pháp học máy truyền thống.
Thực tiễn tốt nhất
- Giữ cho các thẻ đơn giản và rõ ràng: Điều này giúp mô hình dễ dàng hiểu và xử lý thông tin.
- Sử dụng ví dụ đại diện: Đảm bảo rằng các ví dụ bạn cung cấp là điển hình cho các trường hợp bạn muốn mô hình học.
- Kiểm tra và xác minh kết quả: Luôn kiểm tra kết quả từ mô hình để đảm bảo tính chính xác.
Những cạm bẫy thường gặp
- Gán thẻ không chính xác: Điều này có thể dẫn đến việc mô hình học sai và cho ra kết quả không chính xác.
- Quá nhiều thẻ lồng nhau: Có thể làm cho mô hình khó khăn trong việc hiểu cấu trúc dữ liệu.
Mẹo về hiệu suất
- Tối ưu hóa tài liệu trước khi tải lên: Đảm bảo rằng tài liệu của bạn không quá nặng và có chất lượng tốt.
- Giảm thiểu số lượng thẻ: Chỉ gán thẻ cho những phần thực sự cần thiết để cải thiện hiệu suất.
Giải quyết sự cố
- Nếu không nhận được kết quả mong muốn: Kiểm tra lại các thẻ đã gán và đảm bảo rằng chúng rõ ràng và chính xác.
- Kiểm tra định dạng tài liệu: Đảm bảo rằng tài liệu bạn tải lên có định dạng hỗ trợ.
Kết luận
Công cụ K-shot training với LLMs là một giải pháp mạnh mẽ để trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ tài liệu. Bằng cách sử dụng phương pháp này, bạn sẽ tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng công việc của mình. Hãy thử nghiệm ngay hôm nay và chia sẻ phản hồi của bạn với chúng tôi!
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
1. Tôi có thể sử dụng công cụ này với các định dạng nào?
Công cụ hỗ trợ các định dạng DOCX, PDF, hình ảnh và nhiều hơn nữa.
2. Có cần kiến thức lập trình để sử dụng không?
Không, bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn và thực hiện các bước đơn giản.
3. Làm thế nào để cải thiện độ chính xác của mô hình?
Cung cấp nhiều ví dụ và đảm bảo rằng các thẻ được gán chính xác.
Liên kết và tài nguyên tham khảo
Bây giờ, bạn đã sẵn sàng để bắt đầu hành trình trích xuất dữ liệu của mình với K-shot training và LLMs!
