据通常包含数字和文本数据

移动设备首选柱表,桌面设备首选行表。 大型语言模型挑战 法学硕士接受来自互联网的大量文本数据集的培训。文本数据是非结构化的,表格的结构性质给大型语言模型 (LLM) 带来了独特的挑战。 LLM旨在处理和解析大量非结构化文本数据;当面对表格数据时,它面临着范式转变。另一层复杂性是表格数据的数字推理和聚合,表格数的密集组合。这些数据可能会掩盖关键细节,从而可能妨碍法学硕士的决策能力。尽管技术作家更喜欢以表格的形式呈现一组特定的信息,但法学硕士的障碍对如何使用这些表格信息来生成对客户问题(提示)的答复提出了挑战。

为了帮助法学硕士理

解结构化信息,必须重构表格。 LLM 重构表 知识库内容中的表格需要重构,以使其适合由大型语言模型 (LLM) 驱动的业务应 美国数据 用程序摄取。以下是重构表时应遵循的一些最佳实践 不要在表格内容中使用符号,因为它们会在预处理步骤中被删除 表内容中不要有空值/空白,因为基于 GenAI 的代理在尝试使用这些数据时可能会产生幻觉! 确保表具有标题信息以及正确的行 如果您希望表内容包含一些二进制信息,请使用是/否、真/假或任何其他选项。

确保 RAG 工具的系

电话数据

统消息中包含此信息 表格应该完整,所有单元格中都有值 使用 <abbr> 标签定义表格内容中术语的缩写 使用<abbr>标签来描述 佐治亚州电话号码列表 刻度线和十字线,以便法学硕士能够理解表格内容中的符号含义 表格单元格值可以是数值和文本的混合。但是,建议在这些表格单元格内显示一种类型的数据 基于 GenAI 的代理表的评估 将数据解析为 LLM 可以采用 Markdown 格式或 HTML 标签。

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