LLM 也是用於資料清理和豐富的優秀 AI 工具。讓我們以非結構化位址或靜態位置資料為例。
假設您有一個包含 1,000 個公司資料的資料集，其中包含帶有自由使用者輸入欄位的資料。其中之一就是「位置」。有些公司可能會輸入某個州（例如德州）作為其地址，而其他公司則使用某個城市（例如達拉斯）。必須對此類資料進行結構化以便於分析。
您可以將資料集上傳到 LLM 並制定提示來統一這些資料。例如：“尋找具有城市名稱的‘位置’值，並將其更改為該城市所在州的名稱。”
這是另一個例子。獲取關於公司專業領域的準確資訊可能很複雜，因為大多數上市公司的描述都是為了行銷目的，使用諸如「推動創新」或「改變 x 領域」之類的流行語。但你需要確切知道他們的專長——特別是在B2B領域。
LLM 可以處理公司描述並根據特定標準進行標記或提取和總結相關事實。
它是如何運作的？讓我們看看如何在 LLM 的幫助下實現自動分類。
您擁有相同的資料集，包含 1,000 個公司資料和潛在客戶清單。假設你正在為使用或可能使用人工智慧的公司建立一種工具。您希望與符合您的理想客戶形象的公司接洽，為他們提供相應的服務。
公司描述是從公開的社交網路上的公司清單中提取的，這意味著 台灣數據 您正在處理公司產生的描述。您可以指導法學碩士分析哪些公司使用人工智慧，並以表格、資訊圖表或文字摘要的形式呈現結果。
法學碩士可以檢索隱藏數據
通常，資料豐富最可靠的選擇是使用針對您的特定需求進行微調的 LLM，尤其是在處理大數據時。這是一個昂貴的選擇，對於資源有限的公司來說並不容易實現。不過，我鼓勵您至少嘗試使用易於取得的 LLM 解決方案進行測試。
當談到使用 LLM 來豐富資料時，其主要好處是以通常需要人類或類似人類的智力的方式從資料中提取資訊。這類任務需要理解背景並得出結論的能力。
有些人可能會說，從來源資料中提取「免費試用」之類的資訊不算豐富，但根據我的經驗，它比資料清理或簡單地查找關鍵字是一項更高級的任務。 LLM 理解上下文的程度使得他們能夠從資料中提取資訊而不使用來源中提到的確切短語。這會產生寶貴的、難以取得的數據。
LLM 實際應用：公司分析範例
準備好看另一個例子了嗎？讓我們仔細看看 Coresignal 的多來源公司資料。該資料集包含超過 3,500 萬筆公司記錄，全面展現了各行業中全球最傑出的公司。
每個簡介都包含所有關鍵的公司特徵的列表，例如公司統計數據、投資資訊或勞動力趨勢。
其中一些領域是在豐富過程中出現的，當時基於 LLM 的演算法分析了公司描述，識別了新興類別，並定義了可用於定義公司的關鍵字，例如技術圖表資料。