5 Уровней Разделения Текста Для Извлечения

• Разделение больших объемов данных на мелкие фрагменты улучшает производительность приложений с языковыми моделями.  

• Это искусство и наука, важное для специалистов по языковым моделям.  

• Видео охватывает пять уровней разбиения текста, от основ для новичков до продвинутых стратегий для опытных разработчиков.  

• Грег изучает искусственный интеллект через призму ценности для бизнеса.  

• Видео разделено на шесть разделов, начиная с теории разбиения текста.  

• Грег создал инструмент chunkviz.com для визуализации процесса.  

• Первый уровень: разделение символов по статическому ограничению.  

• Второй уровень: рекурсивное разбиение текста на символы.  

• Третий уровень: разделение текста конкретного документа, включая мультимодальные форматы.  

• Четвертый уровень: семантическое расщепление, учитывающее содержание и контекст текста.  

• Пятый уровень: генетическое расщепление, создание системы для разделения текста.  

• Бонусный уровень демонстрирует продвинутые тактики для общего понимания поиска.  

• Цель видео - познакомить с различными стратегиями разбиения данных для принятия обоснованных решений.  

• Грег проводит семинары и готов помочь с индивидуальными консультациями.  

• Приложения работают лучше с ограниченными данными.  

• Разделение текста помогает оптимизировать данные для задачи языковой модели.  

• Основная цель - подготовить данные для выполнения задачи, а не просто разбить их на фрагменты.  

• Разделение текста вписывается в процесс поиска, начиная с исходных данных и заканчивая ответами.  

• Стратегия разбиения текста важна для оптимизации данных.  

• Оценки результатов поиска, такие как RAGIS, помогают оценить производительность.  

• Первый уровень - разделение символов фиксированной длины.  

• Это простая форма разделения, но жесткая и не учитывающая структуру текста.  

• Пример ручного разбиения текста на фрагменты фиксированной длины.  

• Текст застревает в середине слова.  

• Изменение длины фрагментов не решает проблему.  

• Введение разделителя символов в L-chain для решения проблемы.  

• Инициализация разделителя символов с указанием размера фрагмента и перекрытия.  

• Разделение текста на фрагменты с использованием функции "создать документы".  

• Объяснение объектов документа в L-chain.  

• Объяснение перекрытия фрагментов и его влияния на текст.  

• Демонстрация работы с перекрытием фрагментов.  

• Введение инструмента chunkviz.com для визуализации разбиения текста.  

• Демонстрация использования разделителя символов вместо пустой строки.  

• Влияние разделителя на разделение текста.  

• Совет по осторожности при использовании разделителя.  

• Введение разделителя предложений в L-chain.  

• Использование средства чтения каталогов для загрузки эссе.  

• Демонстрация разделения эссе на фрагменты с указанием размера и перекрытия.  

• Документ загружен в переменную и разделен на части с помощью разделителя.  

• Узлы в Llama Index представляют фрагменты или подразделы документа.  

• Каждый узел имеет идентификатор, метаданные и взаимосвязи с другими узлами.  

• Рекурсивный символьный разделитель текста учитывает физическую структуру текста.  

• Он использует серию разделителей, начиная с новых строк и заканчивая символами.  

• Метод использует естественный способ написания текста людьми для определения структуры фрагментов.  

• Текст разбивается на фрагменты с ограничением в 65 символов.  

• Получено 16 различных фрагментов, что показывает важность пробелов между словами.  

• Увеличение размера фрагмента до 450 символов помогает лучше использовать преимущества абзацев.  

• Выступления играют важную роль в мире ребенка.  

• Рекурсивное разделение текста помогает группировать абзацы с семантически схожей информацией.  

• Пример использования инструмента chunkviz для демонстрации разделения текста.  

• Разделение текста на 35 символов приводит к 26 фрагментам.  

• Увеличение размера фрагмента до 440 символов позволяет разделить все три абзаца.  

• Рекурсивное разделение текста является основным методом для разделения документов.  

• Разделение Markdown, Python и JavaScript документов требует специальных разделителей.  

• Использование разделителей для заголовков и форматирования кода.  

• Пример разделения Markdown с использованием разделителей lang-chain.  

• Разделение Markdown с использованием разделителя размером 40 символов.  

• Пример разделения текста с заголовками и форматированием.  

• Возможность разделения Python и JavaScript документов с использованием соответствующих разделителей.  

• Разделение PDF-файлов требует извлечения различных элементов, включая таблицы и графики.  

• Использование библиотеки unstructured для парсинга PDF-файлов.  

• Пример извлечения данных из PDF-файла Salesforce с помощью unstructured.  

• Загрузка PDF-файла и извлечение элементов.  

• Извлечение HTML-кода таблицы для языковой модели.  

• Преимущества использования HTML-кода для языковой модели.  

• Создание раздела PDF для извлечения изображений.  

• Настройка программы для извлечения изображений.  

• Загрузка извлеченных изображений и их обработка.  

• Извлечение 15-16 изображений из PDF-файла.  

• Проблемы с встраиванием изображений и текста.  

• Использование модели CLIP для встраивания изображений и текста.  

• Генерация текстовой сводки для каждого изображения.  

• Использование GPT-4 Vision для создания текстовой сводки.  

• Преобразование изображений в базу данных 64 для языковой модели.  

• Переход к четвертому уровню разбиения на фрагменты.  

• Проблемы с физическим позиционированием абзацев.  

• Применение метода фрагментации, основанного на встраивании.  

• Сравнение вложений для определения сходства.  

• Использование иерархической кластеризации с позиционным вознаграждением.  

• Принятие во внимание коротких предложений после длинных.  

• Добавление позиционного вознаграждения для улучшения иерархической кластеризации.  

• Сложности работы с текущей моделью и поиск более простого метода.  

• Введение метода нахождения точек останова между последовательными предложениями.  

• Использование регулярного выражения для разделения предложений.  

• Создание списка словарей для каждого предложения.  

• Объединение предложений для уменьшения шума и улучшения анализа.  

• Использование вложений OpenAI для получения вложений сгруппированных предложений.  

• Создание нового ключа для комбинированных вложений предложений.  

• Добавление вложений в соответствующий список.  

• Определение расстояния между первой и второй группой предложений.  

• Добавление расстояния к первому предложению для анализа скачка в следующем предложении.  

• Визуализация первых трех расстояний и их анализ.  

• Обсуждение количества предложений и их обработки.  

• Импорт библиотеки matplotlib для визуализации данных.  

• Расчет расстояний между предложениями.  

• Наблюдение за различиями в расстояниях между фрагментами.  

• Обнаружение выбросов и точек разрыва.  

• Построение графика расстояний и форматирование осей.  

• Установка верхней границы оси Y для улучшения визуального восприятия.  

• Определение процентильного порога для выявления выбросов.  

• Построение горизонтальной линии на графике, показывающей порог.  

• Определение количества расстояний, превышающих порог.  

• Добавление текста с точками останова в визуализацию.  

• Получение индексов точек останова и их анализ.  

• Установка цветов для фрагментов и добавление вертикального затенения.  

• Определение начального и конечного индексов для каждого фрагмента.  

• Добавление текста для улучшения читаемости.  

• Создание заголовков и меток для графика.  

• Объединение предложений для дальнейшей обработки языковой моделью.  

• Завершение процесса визуализации и анализа данных.  

• Объяснение процесса добавления фрагментов в эссе.  

• Обсуждение гипотезы о семантическом разделении фрагментов.  

• Упоминание о важности мотивации и финансирования в долгосрочной перспективе.  

• Обсуждение экспериментальных методов и их публикации в Твиттере.  

• Введение в концепцию разбиения агентов на части.  

• Псевдокод для разделения эссе на фрагменты.  

• Обсуждение проблемы коротких предложений и их влияния на языковые модели.  

• Введение в концепцию пропозиций и их использование в системах, подобных агентам.  

• Пример с Грегом, который любит гулять пешком.  

• Обзор поисковой системы L-образной цепи.  

• Введение в центр импорта L-образной цепи и его использование.  

• Пример использования подсказок для индексации предложений.  

• Описание процесса создания экстрактора предложений.  

• Использование языка цепных выражений lang для объединения подсказок и языковой модели.  

• Пример извлечения предложений из эссе Пола Грэхема.  

• Подведение итогов процесса разбиения эссе на предложения.  

• Демонстрация результатов извлечения предложений из эссе.  

• Завершение видео с демонстрацией полученных предложений.  

• Из пяти абзацев получилось 26 предложений.  

• Используется система, подобная агенту, для итеративного просмотра предложений.  

• Создан экспериментальный метод agentic chunker, который пока не является пакетом.  

• Блокировщик ac equals agentic используется для работы с предложениями.  

• Предложения складываются в отдельные фрагменты.  

• Создается новый фрагмент при добавлении первого предложения.  

• Создается идентификатор фрагмента и его краткое содержание.  

• Краткое содержание и название фрагмента обновляются при добавлении новых предложений.  

• Каждый фрагмент содержит идентификатор, предложения, название и краткое содержание.  

• Предложение добавляется к существующему фрагменту, если оно его часть.  

• Если фрагмент не найден, создается новый фрагмент.  

• Пример добавления предложений к фрагментам для эссе.  

• Добавление первого фрагмента "дата и время".  

• Добавление второго фрагмента "личная история".  

• Создание новых фрагментов при отсутствии подходящих существующих.  

• Программа не обнаружила фрагментов, поэтому создала новую функцию "return performance".  

• Учителя и тренеры говорили о линейной доходности, но компания chunk обнаружила сверхлинейную.  

• Пример обновления имени фрагмента и его влияние на восприятие доходов и взаимоотношений.  

• Обновление блока как chunk t или в заголовке блока.  

• Пять фрагментов, каждый с уникальным идентификатором и содержанием.  

• Примеры утверждений из эссе о сверхлинейной доходности.  

• Группировка похожих фрагментов для сложных вопросов.  

• Возможность индексации фрагментов и их использование в будущем.  

• Завершение пяти уровней разбиения текста на фрагменты и добавление дополнительного уровня.  

• Вставка необработанного текста или его альтернативного представления.  

• Многовекторная индексация и семантический поиск.  

• Краткое изложение фрагментов и их внедрение в векторное хранилище.  

• Использование гипотетических вопросов для лучшего соответствия документов.  

• Поиск родительских документов для лучшего семантического поиска.  

• Пример использования llama index для анализа иерархических узлов.  

• Извлечение структуры графика из текста с помощью diffbot.  

• Пример с Грегом и его местоположением в Нью-Йорке.  

• Использование графической структуры для ответов на вопросы о тексте.  

• Завершение урока и поздравление с просмотром длинного видео.  

• Представление Грега Камрада и его задачи по совмещению искусственного интеллекта и бизнеса.  

• Благодарность за участие и прощание.