Исследователи UC Berkeley предложили DocETL: систему для оптимизации сложной обработки документов с помощью LLM.

Оптимизация обработки документов с помощью DocETL

Большие языковые модели (LLM) привлекли значительное внимание в управлении данными. Они могут помочь в интеграции данных, настройке баз данных, оптимизации запросов и очистке данных. Однако анализ сложных неструктурированных данных, таких как юридические документы, остается сложной задачей.

Проблемы с LLM

Современные системы часто фокусируются на снижении затрат, а не на повышении точности. Это приводит к недостаткам в сложных задачах, когда результаты LLM могут быть неточными, даже при использовании улучшенных подсказок. Например, LLM могут не всегда находить все упоминания о важных условиях в длинных юридических текстах.

Решение для выявления правонарушений полиции

Журналисты исследовательской программы в Беркли хотят проанализировать множество полицейских записей для выявления нарушений со стороны офицеров. Эта задача включает в себя обработку различных документов для извлечения и обобщения ключевой информации.

Преимущества DocETL

Исследователи из UC Berkeley и Колумбийского университета разработали DocETL, инновационную систему для оптимизации обработки сложных документов. Основные функции включают:

Логическое переписывание процессов для задач на основе LLM.
Автоматическая оптимизация с помощью агентного подхода.
Эффективное создание и управление валидационными запросами.

Эффективность DocETL

Система была протестирована на 227 полицейских документах из Калифорнии. Она показала значительные улучшения в качестве выводов по сравнению с традиционными методами. DocETL смогла повысить точность в 1.34 раза по сравнению с базовыми показателями.

Заключение

DocETL представляет собой мощное решение для оптимизации обработки сложных документов, позволяя значительно улучшить качество выводов. Система предлагает гибкую архитектуру, что делает ее идеальной для будущих исследований и приложений в области обработки документов.