5 Уровней Разделения Текста Для Извлечения

• Разделение больших объемов данных на более мелкие фрагменты улучшает производительность языковых моделей.  

• Это искусство и наука, требующее принятия важных решений.  

• Видео охватывает пять уровней разбиения текста, начиная с основ и заканчивая продвинутыми стратегиями.  

• Грег изучает искусственный интеллект через призму ценности для бизнеса.  

• Видео разделено на шесть разделов, включая теорию разбиения текста и пять уровней.  

• Первый уровень: разделение символов.  

• Второй уровень: рекурсивное разбиение текста на символы.  

• Третий уровень: разделение текста конкретного документа.  

• Четвертый уровень: семантическое расщепление.  

• Пятый уровень: генетическое расщепление.  

• Бонусный уровень демонстрирует продвинутые тактики.  

• Цель видео - познакомить с различными стратегиями разбиения текста.  

• Видео является частью серии статей о поиске.  

• Грег проводит семинары и готов помочь с индивидуальными консультациями.  

• Приложения работают лучше с данными пользователя.  

• Ограничения контекста и отношение сигнал/шум влияют на производительность.  

• Разбиение текста помогает оптимизировать данные для задачи.  

• Разделение текста вписывается в процесс поиска.  

• Важно разделить исходные данные на фрагменты.  

• Стратегия разбиения текста и поиска зависит от конкретной задачи.  

• Оценки важны для тестирования производительности.  

• Цель - получить данные в формате, удобном для извлечения ценности.  

• Разделение символов - самая простая форма разбиения.  

• Фиксированная длина фрагментов и перекрытие фрагментов.  

• Пример ручного разбиения текста на фрагменты.  

• Обсуждение проблем с языковой моделью и необходимость их решения.  

• Введение в разделитель символов в L-Chain.  

• Объяснение работы разделителя символов и его параметров.  

• Создание разделителя символов и разделение текста на фрагменты.  

• Объяснение, что объекты документа в L-Chain содержат строку и метаданные.  

• Пример использования разделителя символов с наложением фрагментов.  

• Представление инструмента chunkviz.com для визуализации разбиения текста.  

• Пример использования инструмента для демонстрации различных размеров фрагментов.  

• Обсуждение преимуществ и недостатков различных размеров фрагментов.  

• Объяснение работы разделителя символов с различными параметрами.  

• Пример использования разделителя символов для разделения текста по символам.  

• Предупреждение о возможных проблемах при изменении разделителя символов.  

• Введение в разделитель предложений в L-Chain.  

• Пример использования разделителя предложений для разделения текста на предложения.  

• Загрузка эссе из каталога и разделение текста на фрагменты с наложением.  

• Проверка длины документа и его разделение на части с помощью разделителя.  

• Объяснение, что такое узел в Llama Index.  

• Описание структуры узла: идентификатор, метаданные, взаимосвязи с другими узлами.  

• Переход ко второму уровню разбиения текста на символы.  

• Описание рекурсивного символьного разделителя текста.  

• Преимущества использования разделителей, учитывающих физическую структуру текста.  

• Применение рекурсивного символьного разделителя к тексту.  

• Создание текста и его разделение на фрагменты.  

• Проблемы с разделением на слова и предложения, решение через увеличение размера фрагмента.  

• Выступления играют ключевую роль в мире ребенка.  

• Важно обращать внимание на длину абзацев и их семантическую схожесть.  

• Рекурсивный порядок символов помогает группировать семантически схожие абзацы.  

• Разделение текста на 35 символов приводит к 26 фрагментам.  

• Увеличение размера фрагмента до 440 символов позволяет сгруппировать абзацы.  

• Рекурсивный символьный разделитель текста является основным инструментом для разделения документов.  

• Разделение текста по документам позволяет использовать специальные символы для группировки.  

• Markdown и Python имеют свои уникальные разделители, которые можно использовать.  

• Lang Chain предоставляет разделители для различных языков программирования.  

• Разделение кода позволяет группировать элементы по их структуре.  

• Lang Chain поддерживает разделители для Markdown, Python и JavaScript.  

• Разделители помогают сгруппировать похожие элементы и улучшить производительность языковых моделей.  

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

• Unstructured предоставляет парсеры для сложных типов данных.  

• Использование Unstructured помогает структурировать данные из PDF-файлов.  

• Извлечение таблиц из PDF-файлов для языковой модели.  

• Использование HTML-кода для таблиц, так как языковая модель лучше работает с HTML.  

• Возможность просмотра HTML-кода для проверки извлеченных данных.  

• Создание раздела PDF для извлечения изображений.  

• Использование неструктурированного текста для извлечения изображений.  

• Настройка программы для извлечения изображений и их обработки отдельно.  

• Извлечение 15-16 изображений из PDF-файла.  

• Встраивание изображений для семантического поиска.  

• Использование модели CLIP для встраивания изображений и текста, но текущая технология не на должном уровне.  

• Использование модели GPT-4 Vision для генерации текстовой сводки изображений.  

• Преобразование физического файла в базу данных 64 для языковой модели.  

• Пример генерации текстовой сводки для изображения с печеньем.  

• Выбор стратегии разбиения на фрагменты в зависимости от типов данных.  

• Объединение похожих элементов для подготовки к использованию.  

• Возможность объединения противоположных элементов в зависимости от задачи.  

• Переход к четвертому уровню разбиения на фрагменты.  

• Использование встраивания для группировки похожих элементов.  

• Сравнение вложений для определения сходства между предложениями.  

• Использование иерархической кластеризации с позиционным вознаграждением.  

• Принятие во внимание коротких предложений после длинных.  

• Создание алгоритма кластеризации для группировки вложений.  

• Добавление позиционного вознаграждения для улучшения иерархической кластеризации.  

• Трудности в настройке и интуитивном использовании метода.  

• Поиск более простого метода для исследования.  

• Разделение предложений на части с помощью регулярного выражения.  

• Использование эссе Пола Грэхема для анализа.  

• Создание списка словарей для каждого предложения.  

• Объединение предложений для уменьшения шума.  

• Сравнение вложений предложений в группах.  

• Пример объединения предложений для создания комбинированного предложения.  

• Использование вложений OpenAI для комбинированных предложений.  

• Создание нового ключа для комбинированных вложений предложений.  

• Добавление вложений в соответствующий список.  

• Определение расстояния между группами предложений.  

• Пример расчета расстояния между первой и второй группой предложений.  

• Анализ результатов и выявление интересных закономерностей.  

• Обсуждение обработки данных и визуализация расстояний между предложениями.  

• Использование matplotlib для создания графиков и визуализации данных.  

• Обнаружение выбросов и необходимость разделения данных на группы.  

• Определение процентильного порога для выявления выбросов.  

• Использование numpy для вычисления процентиля и построения графика.  

• Разделение данных на группы на основе превышения порогового значения.  

• Подсчет количества выбросов и их визуализация.  

• Добавление текста и цветов для улучшения восприятия данных.  

• Разделение данных на фрагменты и добавление заголовков для улучшения читаемости.  

• Объединение предложений для передачи в языковую модель.  

• Создание заголовка и меток для визуализации данных.  

• Подготовка данных для дальнейшей обработки и анализа.  

• Обсуждение добавления фрагментов в эссе.  

• Переход от нулевого фрагмента к 23-му и объединение их в один кусок.  

• Важность мотивации и гипотеза о семантическом разделении.  

• Совершенствование вычислительной техники и языковых моделей.  

• Переход к четвертому уровню и экспериментальным методам.  

• Мотивация для создания системы, подобной агенту.  

• Начало с эссе и разделение на части.  

• Создание псевдокода для автоматизации процесса.  

• Определение системы, подобной агенту, и её роль в принятии решений.  

• Введение в пропозиции и их роль в языковой модели.  

• Пример с предложением "Грег пошел в парк" и его интерпретацией.  

• Важность предложений для языковой модели и читателя.  

• Введение в L-образную цепь и её продукты.  

• Центр импорта L-образной цепи и его использование.  

• Преимущества использования подсказок и их обновление.  

• Индексация предложений и использование языковой модели.  

• Пример с запросом предложения и его обработкой.  

• Создание исполняемого файла для объединения подсказки и языковой модели.  

• Разделение сложного предложения на простые.  

• Использование педантичного метода экстракции.  

• Создание функции для получения предложений из эссе.  

• Разделение эссе на параграфы.  

• Получение предложений из каждого абзаца.  

• Последовательное извлечение предложений для эссе.  

• В результате пяти абзацев получилось 26 предложений.  

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

• Создан агентный ченкер, который пока не является пакетом.  

• Предложения складываются в отдельные фрагменты.  

• Фрагменты имеют свойство, которое определяет их размер.  

• Создается новый фрагмент при добавлении нового предложения.  

• Создается идентификатор фрагмента и его краткое содержание.  

• Можно обновить краткое содержание и название фрагмента при добавлении новых предложений.  

• Фрагменты имеют идентификатор, предложение или список предложений, название и краткое содержание.  

• Предложение проверяется на принадлежность к существующим фрагментам.  

• Если предложение не найдено, создается новый фрагмент.  

• При добавлении предложения генерируются новые метаданные.  

• Пример использования для эссе с 23 предложениями.  

• Создаются новые фрагменты при добавлении предложений.  

• Фрагменты имеют уникальные идентификаторы и названия.  

• Обсуждение сверхлинейной доходности и её влияния на производительность.  

• Программа не обнаружила фрагментов, что привело к созданию новой функции return performance.  

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

• Обновление идентификатора блока и заголовка блока.  

• Пять фрагментов с информацией о датах и времени.  

• Фрагменты содержат размышления о детстве и сверхлинейной доходности.  

• Группировка похожих фрагментов для улучшения поиска.  

• Возможность использования фрагментов для индексации и языковых моделей.  

• Завершение пяти уровней разбиения текста на фрагменты.  

• Разбиение текста на фрагменты - только часть процесса.  

• Вставка вложений текста и альтернативных представлений.  

• Многовекторная индексация и семантический поиск.  

• Создание кратких изложений фрагментов.  

• Использование chroma для подготовки векторного хранилища.  

• Многовекторный поиск и его применение.  

• Использование гипотетических вопросов для улучшения семантического поиска.  

• Поиск родительских документов для лучшего соответствия.  

• Применение llama index для анализа иерархических узлов.  

• Извлечение структуры графика из текста.  

• Пример с текстом о Греге и Бобби.  

• Использование графической структуры для ответов на вопросы.  

• Подведение итогов урока.  

• Благодарность за просмотр и участие.  

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