رہنمائیاں
استخراج کے نتائج کی کوالٹی بہت سے عوامل پر منحصر ہوتی ہے۔
یہاں ایک سیٹ ہے جو آپ کے ماڈلز سے بہترین کارکردگی حاصل کرنے میں آپ کی مدد کرے گی:
- ماڈل کی دم تراکیب کو
0پر سیٹ کریں۔ - پرامپٹ میں بہتری کریں۔ پرامپٹ کو تفصیلی اور مختصر کریں۔
- سکیما کا دستاویزات بنائیں: یہ یقینی بنائیں کے سکیما دستاویزات بنائیں تاکہ LLM کو مزید معلومات فراہم ہو سکیں۔
- حوالہ مثالات فراہم کریں! مختلف مثالات مددگار ہو سکتی ہیں، ان میں ایسی مثالات شامل کیجیے جہاں کچھ بھی استخراج نہیں ہونا چاہئے۔
- اگر آپ کے پاس بہت ساری مثالات ہیں، تو ایک ریٹریور کا استعمال کر کے سب سے موزوں مثالات حاصل کریں۔
- بہترین دستیاب LLM/چیٹ ماڈل کے ساتھ موازنہ کریں (مثلاً، gpt-4، claude-3 وغیرہ) – ماڈل فراہم کنندہ سے پوچھیں کہ کون سا سرخص منظر میں ہوتا ہے!
- اگر سکیما بہت بڑی ہے، تو کوشش کریں کے اسے مختلف چھوٹی سکیموں میں تقسیم کیا جائے، مختلف استخراجات دوڑائیں اور نتائج کو مرتب کریں۔
- یہ یقینی بنائیں کے سکیما ماڈل کو انفارمیشن کا استخراج منسوخ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ اگر یہ ایسا نہیں ہوتا تو، ماڈل کو مجبور کیا جائے گا کہ وہ معلومات ابتری کرے!
- تصدیق/اصلاح کے اقدامات شامل کریں (LLM سے معلومات کو درست یا تصدیق کرانے کے لئے طلب کریں)۔
یاد رکھیں!
- LLMs عظیم ہیں، مگر ہر صورت میں ضروری نہیں ہیں! اگر آپ ایک ہیکل منظم ماخذ (مثلاً، لنکڈین) سے معلومات کا استخراج کر رہے ہیں، تو LLM کا استعمال اچھا خیال نہیں ہوگا – روایتی ویب-سکرینگ بہت سستا اور قابل اعتماد ہوتا ہے۔
- انسانی ضرورت اگر آپ بلکل درستی چاہتے ہیں، تو آپ کو محض ماڈلز کے استعمال کے علاوہ انسان کی ضرورت ہوگی – بہترین LLMs بھی انتہائی تناؤ زدہ استخراجی کاموں کے ساتھ غلطیاں کرینگے۔