近年來，自然語言處理（NLP）技術因深度學習和大語言模型（LLM）的發展而取得顯著進步。LLM 在資料擷取和分析方面展現強大能力，可自動化摘要、關鍵字提取、文字分類別和情感分析等任務。然而，Python NLP 函式庫如 NLTK 和 spaCy 也提供高效且可定製的工具，適合更深入的分析。結合 LLM 和 Python NLP 函式庫，例如先用 LLM 進行初步分析，再用 Python 函式庫進行定製化處理，可提升整體效率和準確性。開發者可根據需求選擇合適的 LLM 和 Python 函式庫，並利用 API 呼叫和結果解析等技術，實作更精確和高效的資料擷取流程。

簡介：一道簡單卻美味的義大利麵料理，搭配烤蒜和櫻桃番茄，浸泡在清淡的醬汁中。

標籤：[“晚餐”, “義大利料理”, “素食”]

烤蒜和番茄義大利麵

材料

225克義大利麵 -…其他材料

步驟

將烤箱預熱至200°C。 …其他步驟產量：4人份

您也可以將前置資料（front matter）提取為一個字典： {‘contentType’: ‘食譜’, ‘recipeTitle’: ‘烤蒜和番茄義大利麵’, ‘keyIngredients’: [‘義大利麵’, ‘蒜’, ‘番茄’, ‘橄欖油’, ‘羅勒’], ‘servings’: 4, ’tags’: [‘晚餐’, ‘義大利料理’, ‘素食’], ‘summary’: ‘一道簡單卻美味的義大利麵料理，搭配烤蒜和櫻桃番茄，浸泡在清淡的醬汁中。’} 上述範例展示了在您的語義檢索中新增前置資料作為元資料格式的用途。

包含靜態元資料

對於某些型別的內容或來源，包含相同的靜態元資料可能是有益的。這是一種計算上廉價且容易的方式，可以在檔案中一致地包含元資料。例如，對於一個食譜聊天機器人，您可以在元資料中包含食譜來源。例如： contentType: 食譜 source: 蒙哥德巴食譜學院食譜這確保每個特定型別或來自特定來源的檔案都包含一致的基本元資料層。然後，您可以在此基礎上新增更多動態元資料，以滿足每個檔案的特定需求。

程式化提取元資料

您可以使用傳統的軟體開發技術從內容中提取元資料，而不依賴於AI模型。一種方法是使用正規表示式（regex）來匹配標題模式或使用抽象語法樹（AST）來識別標題元素。提取和包含標題作為元資料可能很有用，因為標題通常總結或提供關於該部分內容的高階資訊，從而幫助理解語義上下文並提高檢索相關性。從Markdown檔案中提取標題可能會建立一個具有以下元資料的檔案：

headers:

text: 蔬菜炒菜 level: h1
text: 材料 level: h2
text: 蔬菜準備 level: h3
text: 步驟 level: h2
text: 烹飪炒菜 level: h3
text: 服務 level: h3

蔬菜炒菜

一道快速簡單的炒菜，搭配新鮮蔬菜和美味的醬汁。

材料

2杯混合蔬菜（例如西蘭花、胡蘿蔔、甜椒）…其他材料

自然語言處理與資料擷取

自然語言處理（NLP）是一種人工智慧的分支，專注於使電腦能夠理解、解釋和生成自然語言。它涉及一系列的技術和工具，包括語言模型、文字分析和機器翻譯等。近年來，隨著深度學習和大語言模型（LLM）的發展，NLP技術取得了巨大的進步，能夠有效地處理和分析大量的文字資料。

LLM在資料擷取中的應用

大語言模型（LLM）已經被證明是資料擷取和分析中的一種強大工具。它們可以用於自動化資料的摘要、關鍵字提取、文字分類別和情感分析等任務。LLM的優點在於它們可以學習到文字中的模式和結構，從而實作高準確度的資料擷取和分析。

使用LLM進行資料擷取的步驟

選擇合適的LLM：根據具體的應用需求選擇合適的LLM模型。不同的模型具有不同的特點和優勢，例如有些模型更適合於文字摘要，而有些模型則更適合於情感分析。
準備資料：收集和預處理需要分析的文字資料。這可能包括清除特殊字元、轉換為統一編碼等步驟。
呼叫LLM API：使用API呼叫所選擇的LLM模型，並傳入預處理好的文字資料。
解析結果：接收LLM傳回的結果，並根據具體需求進行後續處理和分析。

Python NLP函式庫的應用

Python提供了多種強大的NLP函式庫，包括NLTK和spaCy等。這些函式庫提供了豐富的功能和工具，能夠幫助開發者完成從基本的文書處理到高階的語言分析等各種NLP任務。

使用Python NLP函式庫進行資料擷取的優勢

效率高：Python NLP函式庫通常比使用LLM更快、更節省資源。
易於使用：大多數Python NLP函式庫提供了簡單易用的API，讓開發者能夠快速上手。
可定製：開發者可以根據具體需求對函式庫進行定製和擴充套件。

結合LLM和Python NLP函式庫

在實際應用中，結合使用LLM和Python NLP函式庫可以取得更好的效果。例如，使用LLM進行初步的文字分析，然後使用Python NLP函式庫進行更深入的定製化分析。

範例程式碼

以下是一個簡單的範例，示範如何使用OpenAI的GPT-4模型和Pydantic進行資料擷取和結果格式化：

import os
from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel
import json

# 建立OpenAI客戶端
api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
client = OpenAI(api_key=api_key)

# 定義結果結構
class TopicsResult(BaseModel):
    topics: list[str]

# 呼叫GPT-4模型進行資料擷取
response = client.call_model("text-davinci-003", "您的文字內容")

# 格式化結果
result = TopicsResult(topics=response["choices"][0]["text"].split(", "))

# 輸出結果
print(json.dumps(result.dict(), ensure_ascii=False))

這個範例展示瞭如何使用OpenAI的GPT-4模型提取文字中的主題，並使用Pydantic格式化結果為JSON。

從使用者經驗和實務落地的角度來看，本文介紹瞭如何有效地從文字中提取後設資料，包含了從簡單的前置資料定義到利用程式化方法和先進的自然語言處理技術等多種策略。分析不同方法的優劣可以發現，雖然靜態後設資料易於實作，但缺乏靈活性；正規表示式和抽象語法樹則更具針對性，但需要一定的程式設計能力。而根據大語言模型（LLM）的技術，例如 OpenAI 的 GPT-4，則展現了強大的自動化提取能力，能有效處理複雜的語義理解和資訊萃取任務。然而，LLM 的使用成本和延遲也需納入考量。對於資源有限的專案，結合 Python 的 NLP 函式庫（如 NLTK 和 spaCy）進行資料預處理和後續分析，能有效提升效率並降低成本。技術團隊應根據專案的規模、預算和效能需求，選擇最合適的後設資料提取策略。未來，隨著 LLM 技術的持續發展和普及，預計其在資料提取領域的應用將更加廣泛，同時 Python NLP 函式庫也將持續演進，提供更豐富的功能和更便捷的介面，兩者相輔相成，共同推動資訊處理技術的進步。對於開發者而言，持續學習和掌握這些新興技術，將是提升自身競爭力的關鍵。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

Python 結合 LLM 與 NLP 函式庫技術實作資料擷取