LLM-Fungsi-Panggilan-dan-Ekstraksi Data
☰ Daftar Isi
- Sasaran
- Konsep-konsep kunci dalam proyek ini
- Pemanggilan fungsi
- Pemanggilan fungsi dengan alat eksternal
- Ekstraksi terstruktur
- Kasus penggunaan pemanggilan fungsi
- Referensi
Sasaran
Membangun Sistem Ekstraksi Data Dialog
- Bagian 1 - Perincian proses
- Mendefinisikan data yang diperlukan untuk diekstraksi
- Membangun database untuk menyimpan data yang diekstraksi
- Mendefinisikan alat untuk mengisi database
- Membangun alat untuk mengambil informasi
- Bagian 2 - Membangun keseluruhan sistem ekstraksi
Akses cepat ke buku catatan: Dialogue_Data_Extraction_System.ipynb
Konsep-konsep kunci dalam proyek ini
Pemanggilan fungsi
- Panggilan fungsi tunggal
- Panggilan beberapa fungsi
- Pemanggilan fungsi paralel
- Pemanggilan fungsi bersarang
- Tidak ada panggilan
Pemanggilan fungsi dengan alat eksternal
- antarmuka API
- Alat Python internal
Ekstraksi terstruktur
- Metode sederhana
- Metode kelas data
Kasus penggunaan pemanggilan fungsi
- Kasus penggunaan 1: mengekstrak data terstruktur dari data tidak terstruktur
- Kasus penggunaan 2: ekstrak data terkini dari web untuk dipelajari dan diperbarui secara mandiri
- Kasus penggunaan 3: mengambil wawasan dari database internal
- Kasus penggunaan 4: menghasilkan file JSON yang valid
Referensi
- Kumpulan data di Wajah Memeluk: SantiagoPG/customer_service_chatbot
- NexusRaven-V2 digunakan untuk melanjutkan pemanggilan fungsi, yang berasal dari Nexusflow.
Proyek ini didukung oleh DeepLearning.AI dan Nexusflow.
