Bienvenue sur ProGuideAH, Voici un guide sur « Converting unstructured data into structured data using Pydantic and LLMs », Bon jeu.
Dans le monde dynamique de la science des données, la conversion de données non structurées en données structurées est un processus clé. Cette transformation est cruciale pour permettre une analyse et une interprétation plus efficaces des données. Ce guide convivial vous aidera à naviguer dans le processus complexe de conversion de données non structurées en données structurées à l’aide du Large Language Model (LLM) et de Pydantic, deux outils puissants dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la structuration des données.
La première étape consiste à importer OpenAI et Instructor de Pydantic. OpenAI, un acteur majeur de la technologie de l’intelligence artificielle, et Instructor, un outil puissant de correction des données, constituent la base de ce processus. Ensemble, ils préparent le terrain pour la transformation réussie de données non structurées en données structurées.
Après avoir importé OpenAI et Instructor, vous devrez définir un type de données spécifique pour extraire les paires clé-valeur. Cette étape est essentielle car elle permet d’identifier et d’extraire des points de données spécifiques à partir des données non structurées, ce qui rend les données plus faciles à gérer et à interpréter.
Convertir des données non structurées en données structurées
Processus étape par étape
Comme expliqué dans le tutoriel ci-dessus créé par Mervin Praison. Vous pouvez trouver d’autres exemples de code sur son site officiel.
- Une fois que vous avez extrait les paires clé-valeur, vous devez patcher les complétions OpenAI à l’aide de l’outil Instructor. Cette étape permet de s’assurer que les données sont correctement formatées et structurées, prêtes à être analysées.
- Ensuite, vous devrez définir une classe pour les détails génériques et fournir le modèle de base et le type de données génériques. Le modèle de base est essentiel pour la validation des réponses, car il garantit que les données sont correctement structurées et formatées. Le détail générique, quant à lui, est utilisé pour le formatage des données, garantissant que les données sont présentées dans un format cohérent et compréhensible.
- Après avoir défini la classe de détail générique, vous devrez ouvrir et lire un fichier contenant des données non structurées. Cette étape implique l’utilisation de Python, un langage de programmation populaire, pour accéder au fichier de données non structurées et le lire, afin de le préparer au processus de conversion.
- Une fois le fichier de données non structurées ouvert et lu, vous devrez définir l’achèvement du chat OpenAI et spécifier le type de données en tant que détail générique. Cette étape implique l’utilisation de la technologie OpenAI pour traiter les données non structurées et les convertir en données structurées.
- Ensuite, vous devrez fournir le nom du modèle GPT-3.5 Turbo. Cette étape consiste à utiliser le modèle de base pour la validation des réponses, en veillant à ce que les données structurées soient correctement formatées et structurées.
- Après avoir indiqué le nom du modèle, vous devez communiquer la structure des données au Grand modèle de langage. Cette étape implique l’utilisation du LLM pour le traitement du langage, ce qui permet au modèle de comprendre et d’interpréter la structure des données.
- Après avoir communiqué la structure des données au LLM, vous devrez fournir des messages pour extraire des informations spécifiques. Cette étape implique l’utilisation de la technologie OpenAI pour extraire des points de données spécifiques des données structurées.
- Enfin, vous devrez imprimer les données structurées. Cette étape consiste à utiliser Python pour afficher les données structurées, ce qui vous permet de visualiser et d’analyser les résultats du processus de conversion des données.
Avant d’exécuter le code, il est important d’activer un environnement virtuel et d’installer Pydantic et Instructor. Cette étape implique la configuration d’un environnement virtuel et l’utilisation d’une clé API pour le contrôle d’accès. Elle implique également l’utilisation de commandes de terminal pour l’exécution des commandes, ce qui garantit le bon déroulement du processus.
La conversion de données non structurées en données structurées à l’aide du Large Language Model et de Pydantic est un processus complexe mais gérable. Avec les bons outils et une bonne compréhension du processus, vous pouvez transformer efficacement des données non structurées en données structurées, ce qui permet une analyse et une interprétation plus efficaces des données. L’auteur prévoit de continuer à créer du contenu lié à l’IA, offrant de nouvelles perspectives dans le monde fascinant de l’intelligence artificielle et de la science des données.
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