資料工程師，法學碩士 (LLM) 如何讓你的生活更輕鬆
Posted: Tue Mar 18, 2025 9:11 am
大型語言模型使資料工程變得更容易，從資料專案早期階段的簡單任務到為整個資料團隊創建更好的框架。
我與全球數百家數據驅動型企業合作，很高興看到企業如此快速且富有創意地將 LLM 融入他們的工作流程中。
讓我們討論一些使用 LLM 進行資料處理、豐富和分析的 台灣數據 常見範例，以揭開 LLM 使用的神秘面紗，並強調資料驅動型企業相對簡單但非常節省時間的方法。
法學碩士加速工程流程
LLM技術對資料工程產生了巨大的影響。由於資料工程包含對資料採取的各種操作，因此 LLM 的使用等級也有所不同。
這項工作最基礎的方面之一就是研究。實施新的資料工程解決方案通常需要閱讀各種論文和記錄的用例。
但現在，您可以請 LLM 為您的問題提出解決方案，它將提供您可以嘗試的不同架構。然後，您可以請求幫助，透過逐步說明來實現您喜歡的。這使您可以更快地進入實際工程。
法學碩士可以組織非結構化數據
現在，讓我們討論一下資料處理。數據工程通常涉及大量非結構化數據，需要整理並正確儲存以供查詢。
法學碩士學位 (LLM) 可以幫助您實現這一點。例如，解析從電子商務網站提取的 HTML 文件中的產品名稱和價格需要自訂解析器，其基礎現在可以由 LLM 編寫。
此外，一些不太複雜的用例允許從非結構化資料中提取資訊而無需解析。例如，GPT Researcher 是一款專為線上研究而設計的工具，可根據需求從線上網站提取特定資訊。
當然，您的專案範圍可能會限制此類工具的使用。不過，法學碩士學位技術為小規模計畫提供的幫助無疑是有價值的。
基本上，法學碩士 (LLM) 對資料工程流程的不同部分都有幫助。它們提供的結果並不總是 100% 準確，但它們仍在改變我們處理資料的方式和速度。
LLM 簡化 B2B 資料豐富
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。
我與全球數百家數據驅動型企業合作，很高興看到企業如此快速且富有創意地將 LLM 融入他們的工作流程中。
讓我們討論一些使用 LLM 進行資料處理、豐富和分析的 台灣數據 常見範例，以揭開 LLM 使用的神秘面紗，並強調資料驅動型企業相對簡單但非常節省時間的方法。
法學碩士加速工程流程
LLM技術對資料工程產生了巨大的影響。由於資料工程包含對資料採取的各種操作，因此 LLM 的使用等級也有所不同。
這項工作最基礎的方面之一就是研究。實施新的資料工程解決方案通常需要閱讀各種論文和記錄的用例。
但現在，您可以請 LLM 為您的問題提出解決方案，它將提供您可以嘗試的不同架構。然後，您可以請求幫助，透過逐步說明來實現您喜歡的。這使您可以更快地進入實際工程。
法學碩士可以組織非結構化數據
現在，讓我們討論一下資料處理。數據工程通常涉及大量非結構化數據，需要整理並正確儲存以供查詢。
法學碩士學位 (LLM) 可以幫助您實現這一點。例如，解析從電子商務網站提取的 HTML 文件中的產品名稱和價格需要自訂解析器，其基礎現在可以由 LLM 編寫。
此外，一些不太複雜的用例允許從非結構化資料中提取資訊而無需解析。例如，GPT Researcher 是一款專為線上研究而設計的工具，可根據需求從線上網站提取特定資訊。
當然，您的專案範圍可能會限制此類工具的使用。不過，法學碩士學位技術為小規模計畫提供的幫助無疑是有價值的。
基本上，法學碩士 (LLM) 對資料工程流程的不同部分都有幫助。它們提供的結果並不總是 100% 準確，但它們仍在改變我們處理資料的方式和速度。
LLM 簡化 B2B 資料豐富
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。