面向开发者的LLM入门课程-信息提取

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“面向开发者的LLM入门课程-信息提取”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-信息提取：

信息提取

1.商品信息提取

信息提取是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，它帮助我们从文本中抽取特定的、我们关心的信息。我们将深入挖掘客户评论中的丰富信息。在接下来的示例中，我们将要求模型识别两个关键元素：购买的商品和商品的制造商。

想象一下，如果你正在尝试分析一个在线电商网站上的众多评论，了解评论中提到的商品是什么、由谁制造，以及相关的积极或消极情绪，将极大地帮助你追踪特定商品或制造商在用户心中的情感趋势。在接下来的示例中，我们会要求模型将回应以一个 JSON 对象的形式呈现，其中的 key 就是商品和品牌。

# 中文
prompt = f”””
从评论文本中识别以下项目：
– 评论者购买的物品
– 制造该物品的公司
评论文本用三个反引号分隔。将你的响应格式化为以 “物品” 和 “品牌” 为键的 JSON 对象。
如果信息不存在，请使用 “未知” 作为值。
让你的回应尽可能简短。
评论文本: “`{lamp_review}“`
“””
response = get_completion(prompt)
print(response)

{
“物品”: “卧室灯”,
“品牌”: “Lumina”
}

如上所示，它会说这个物品是一个卧室灯，品牌是 Luminar，你可以轻松地将其加载到 Python 字典中，然后对此输出进行其他处理。

2.综合情感推断和信息提取

在上面小节中，我们采用了三至四个 Prompt 来提取评论中的“情绪倾向”、“是否生气”、“物品类型”和“品牌”等信息。然而，事实上，我们可以设计一个单一的 Prompt ，来同时提取所有这些信息。

# 中文
prompt = f”””
从评论文本中识别以下项目：
– 情绪（正面或负面）
– 审稿人是否表达了愤怒？（是或否）
– 评论者购买的物品
– 制造该物品的公司
评论用三个反引号分隔。将你的响应格式化为 JSON 对象，以 “情感倾向”、“是否生气”、“物品类型” 和
“品牌” 作为键。
如果信息不存在，请使用 “未知” 作为值。
让你的回应尽可能简短。
将 “是否生气” 值格式化为布尔值。
评论文本: “`{lamp_review}“`
“””
response = get_completion(prompt)
print(response)

{
“情感倾向”: “正面”,
“是否生气”: false,
“物品类型”: “卧室灯”,
“品牌”: “Lumina”
}

这个例子中，我们指导 LLM 将“是否生气”的情况格式化为布尔值，并输出 JSON 格式。你可以尝试对格式化模式进行各种变化，或者使用完全不同的评论来试验，看看 LLM 是否仍然可以准确地提取这些内容。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-信息提取”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！