随着AI时代的到来,很多以前复杂的数据处理工作可以利用AI来完成。这其中大语言模型尤其擅长的是对语言类文本的处理,今天就来聊聊如何利用ChatGPT+提示工程,来处理、分析和提取复杂文本中的关键数据。
#ChatGPT #提示工程 #数据处理
首先,我这里有如下图文本,我希望将此文本中的“时间”和“事件”分组聚合显示。首先,给出明确的指令、格式要求、以及输入内容:
可以看到,ChatGPT给出的答案不全,且有错误。
接下来,我们可以利用前文讲过的Few-Shot技巧,给ChatGPT几个示例:
嗯,这回好一点了。继续,我们让他实现事件的聚合(group by),只要稍微完善格式说明和示例:
聚合是实现了,但仔细对照原文的话,结果不全面啊,那就让“结果尽量全面”(没错debug就是这么简单):
这次结果全了,并且实现了很好的聚合效果。接下来,我把这些结果复制到我新问题的上下文中,让它再按时间排序一下(order by):
可以看到,最后一条由于有“10月后”,导致这条排序错误。继续Few-Shot:
完成[可爱][得意][憨笑]
以上就是一个用自然语言编程的例子。发现了吗?我实际上是在用自然语言实现了类SQL的文本处理,即使你不懂SQL语言,也可以快速完成类SQL的效果,而且针对的是非结构化的文本!
在这个过程中,很重要的一点就是利用 #提示工程 技术,去不断尝试,不断debug。你会发现很快就能达到你的目的。
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