ContextGem

Извлечение структурированных данных из документов с использованием больших языковых моделей (LLMs) часто сопряжено со значительным объемом шаблонного кода. Вы можете потратить слишком много времени на написание пользовательских подсказок, определение моделей данных и логики проверки с нуля, а также на реализацию сложной цепочки или управления контекстом только для точного извлечения конкретной информации. Эта повторяющаяся настройка замедляет разработку и отвлекает внимание от основной задачи извлечения.

ContextGem предлагает другой путь. Это фреймворк LLM, специально разработанный для извлечения структурированных данных и аналитической информации из отдельных документов, обеспечивающий продуманный баланс между простотой использования, возможностью настройки и точностью. ContextGem предоставляет мощные, интуитивно понятные абстракции, которые обрабатывают наиболее трудоемкие части создания рабочих процессов извлечения, позволяя вам достигать точных результатов со значительно меньшим количеством кода и усилий.

Ключевые особенности: Оптимизация процесса извлечения

ContextGem упрощает разработку, обрабатывая сложные задачи в фоновом режиме:

• 💎 Автоматизация динамической генерации подсказок: Автоматически создает адаптированные, всеобъемлющие подсказки на основе ваших конкретных потребностей в извлечении, устраняя ручную разработку и обслуживание подсказок.

• 🔧 Генерация моделей данных и валидаторов: Автоматически создает необходимые модели данных Pydantic и логику проверки из ваших определений, избавляя вас от написания повторяющегося шаблонного кода.

• 🗺️ Точное сопоставление извлечений: Автоматически сопоставляет извлеченные данные с их точным местоположением (вплоть до абзаца или предложения) в исходном документе, обеспечивая проверяемую точность и отслеживаемость.

• 🔍 Предоставление обоснований извлечения: Автоматически включает рассуждения или доказательства из текста, которые поддерживают каждый извлеченный фрагмент данных, повышая прозрачность и доверие к результатам.

•  Интеллектуальная сегментация документов: Использует современные модели нейронной сегментации (SaT) для точного разделения документов на абзацы и предложения, поддерживая множество языков из коробки.

• ⚙️ Определение унифицированных конвейеров извлечения: Структурируйте весь свой рабочий процесс извлечения, включая вложенные контексты и ролевые LLM, в рамках единой, декларативной и многократно используемой конфигурации конвейера, которая полностью сериализуема.

• 🎯 Управление извлечением вложенного контекста: Автоматически обрабатывает иерархическое извлечение информации (например, документ > разделы > подразделы > сущности) на основе определения вашего конвейера, упрощая анализ сложных документов.

• ⚡ Ускорение с помощью встроенной параллельности: Ускорьте ресурсоемкие рабочие процессы извлечения, включающие несколько вызовов LLM, за счет включения параллельной обработки ввода-вывода с помощью простого переключателя use_concurrency=True.

• 📊 Автоматическое отслеживание использования и затрат: Отслеживает вызовы LLM, использование токенов и связанные с ними затраты в ваших рабочих процессах без необходимости дополнительной настройки.

• 🔄 Интеграция логики резервного копирования и повторных попыток: Поставляется со встроенными механизмами повторных попыток и позволяет легко настраивать резервные LLM для повышения отказоустойчивости.

Практические примеры использования: Применение ContextGem в работе

1. Анализ юридических договоров: Представьте, что вам нужно извлечь ключевые положения (такие как условия расторжения, условия оплаты и применимое право) из сотен лицензионных соглашений на программное обеспечение. Вместо написания сложных подсказок и парсеров для каждого типа положения вы определяете Aspects для "Расторжения", "Оплаты" и т. д., и Concepts для конкретных точек данных (например, NoticePeriod как NumericalConcept, GoverningLaw как StringConcept). ContextGem обрабатывает генерацию подсказок, извлечение данных, их проверку и связывание их с точным предложением в контракте, в комплекте с обоснованиями.

2. Обработка финансовых отчетов: Вам необходимо извлечь конкретные цифры и оценить настроения из квартальных отчетов о прибылях и убытках. Вы можете настроить DocumentLLMGroup, где экономичная модель (роль extractor_text) извлекает стандартные цифры, такие как доход и прибыль (как NumericalConcepts, прикрепленные к Aspect "Финансовая сводка"). Одновременно более мощная модель (роль reasoner_text) анализирует Aspect "Обсуждение руководства", чтобы вывести SentimentRating (используя RatingConcept) на основе нюансированного языка. ContextGem организует этот многомодельный рабочий процесс LLM без проблем.

3. Отбор резюме на технические должности: Задача состоит в выявлении кандидатов, соответствующих определенным критериям? Определите Aspects для "Опыт работы", "Образование" и "Навыки". В разделе "Навыки" создайте Concepts, такие как ProgrammingLanguages (возможно, JsonObjectConcept или несколько StringConcepts) и YearsOfExperienceWithPython (NumericalConcept). ContextGem может обрабатывать отправленные резюме, извлекать эту структурированную информацию и даже использовать BooleanConcept, чтобы определить, соответствует ли кандидат обязательному требованию (например, "Есть облачная сертификация").

Заключение: Сосредоточьтесь на извлечении, а не на водопроводе фреймворка

ContextGem намеренно оптимизирован для глубокого и точного анализа отдельных документов за счет использования расширяющихся контекстных окон и возможностей современных LLM. Он предоставляет готовый к использованию опыт, абстрагируясь от общих препятствий для разработки, таких как разработка подсказок, моделирование данных, сопоставление ссылок и управление параллелизмом.

Если ваша цель — создать надежные, поддерживаемые и точные рабочие процессы извлечения структурированных данных из документов, не увязая в повторяющемся коде настройки, ContextGem предлагает мощное и эффективное решение. Это позволяет вам сосредоточить свои усилия на определении того, какие данные вам нужны, в то время как он обрабатывает как извлекать их точно и эффективно.