Kılavuzlar

Çıkarma sonuçlarının kalitesi birçok faktöre bağlıdır.

İşte modellerinizden en iyi performansı almanıza yardımcı olacak bir dizi kılavuz:

  • Model sıcaklığını 0 olarak ayarlayın.
  • Özde ve nokta atışı bir başlangıç metni oluşturun.
  • Şema belgelendirmesi yapın: Şemanın daha fazla bilgi sağlaması için belgeleme yapmak önemlidir.
  • Referans örnekler sağlayın! Farklı örnekler, hiçbir şeyin çıkarılmaması gereken örnekler de dahil olmak üzere yardımcı olabilir.
  • Eğer çok sayıda örnek varsa, en ilgili örnekleri getirmek için bir geri getirici kullanın.
  • En iyi mevcut LLM/Chat Model'i ile karşılaştırın (örneğin, gpt-4, claude-3, vb.) - hangisinin en güncel ve en iyi olduğunu model sağlayıcısı ile kontrol edin!
  • Eğer şema çok büyükse, onu birden çok küçük şemaya bölmeyi deneyin, ayrı çıkarmalar yapın ve sonuçları birleştirin.
  • Modelin bilgi çıkarmayı REDDETmesine izin veren bir şema olduğundan emin olun. Aksi takdirde, model bilgi uydurmak zorunda kalacaktır!
  • Doğrulama/düzeltme adımları ekleyin (bir LLM'den çıkarma sonuçlarını düzeltmesini veya doğrulamasını isteyin).

Aklınızda Bulunsun!

  • LLM'ler harika olsalar da, her durum için gerekli değildir! Tek yapılandırılmış bir kaynaktan bilgi çıkarıyorsanız (örneğin, linkedin), bir LLM kullanmak iyi bir fikir değildir - geleneksel web kazıma yöntemi çok daha ucuz ve güvenilirdir.
  • insan döngüsü Eğer mükemmel kaliteye ihtiyacınız varsa, muhtemelen bir insan döngüsü planlamanız gerekecek - en iyi LLM'ler bile karmaşık çıkarma görevleriyle uğraşırken hata yapacaktır.