在当今的信息社会中，公司和组织不断面临高效管理和处理大量文档和数据的挑战。大型语言模型 (LLM) 提供了完成此任务的创新解决方案。像 Aleph Alpha 的 Luminous 这样的法学硕士的用途范围从自动从文档中提取信息到总结文本和识别非结构化数据中的模式。通过利用人工智能（AI）和机器学习，法学硕士能够实现类似人类的文本理解和处理。此功能不仅可以节省时间和资源，还可以减少人为错误并提高结果的准确性。因此，使用法学硕士进行文档处理在效率、准确性和可扩展性方面具有显着的优势，并且代表了一种面向未来的技术，可以帮助组织成功管理不断增长的信息流。
问题
在现代工作环境中，文档通常以各种格式出现，例如图像、扫描件和 PDF。处理这些文档提出了重大挑战，因为每种格式都有其自身的复杂性。
预处理
在预处理输入文档时，考虑不同的格式非常重要。对于机 旅行社电子邮件列表 器可读的 PDF，可以提取文本以及精确的坐标。例如，两个文档中信息位置相同并不一定意味着它是相同的信息。 PDF 中的表格也可以以不同的方式显示，因此难以识别。处理扫描或图像甚至更加困难，因为无法直接从图像中提取文本。 OCR 技术旨在自动识别图像文件或扫描文档中的文本，并将其转换为数字、可编辑的文本格式。
另一种选择是使用多模式模型。这些人工智能系统同时处理和集成来自不同模式的信息，例如文本和图像。通过结合和理解不同的信息源，它们可以对数据进行更全面的分析和解释。此类系统的示例有Aleph Alphas Magma或 GPT-4。然而，这些模型并不是专门针对文本的，这就是为什么使用 OCR 系统是有意义的，因为它专门针对识别文本（无论是手写文本还是打字文本）进行了优化。
提示
成功实施信息检索语言模型需要仔细规划和优化。这里的一个重要因素是输入提示的设计。用于信息检索目的的语言模型通常不像聊天模型那样以人为本。因此，设计提示（即模型的输入），使其与模型的特定“语言”相对应，会很有帮助。例如，系统消息可能会这样写：“您是一个机器人，是提取信息的专家。但你只会说 JSON。”
然后，可能的提示可以表述如下：“请从文本中提取以下信息：[‘价格’、‘金额’、‘客户姓名’、‘客户地址’]。”提示 - 设计应该是迭代的，测试和调整不同的变化以获得最佳的结果。
另一个重要方面是清理和优化输入模型的文本。由于语言模型中的几乎每个字符都被视为令牌，因此过多的空格和换行符会增加不必要的成本。