LLM で長文から構造化データを抽出する - DROBEプロダクト開発ブログ

はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は LLM を利用して長文から構造化データを抽出する手法について記載します。 構造化データの抽出 LLM を利用して構造化データを抽出することを Extraction と呼びます。 Extraction は以下のようなユースケースが考えられます。 テキスト情報から構造化したデータを抽出し DB にインサートする 外部 API を呼ぶために入力を解釈してパラメータを抽出する Extraction は非常に有用ですが、元となるテキストの最大長は利用する LLM の最大 token 数に依存します。 LLM と長文の処理 長文を LLM で扱うユースケースとしては文章要約がアプリケーションとして想定されることが多く、いくつかの方法が考案されています。LangChain の公式ドキュメントを覗くと、以下の 3 つ

[shogochiba]

お疲れ様です。🥃😸😃

[misshiki]

“今回は LLM を利用して長文から構造化データを抽出する手法につい”