大型语言模型使数据工程变得更容易，从数据项目早期阶段的简单任务到为整个数据团队创建更好的框架。
我与全球数百家数据驱动型企业合作，很高兴看到 手机号数据库列表 企业如此快速且富有创意地将 LLM 融入到他们的工作流程中。
让我们讨论一些使用 LLM 进行数据处理、丰富和分析的常见示例，以揭开 LLM 使用的神秘面纱，并强调数据驱动型企业相对简单但非常节省时间的方法。
法学硕士加速工程进程
LLM 技术对数据工程产生了巨大影响。由于数据工程包含可以对数据执行的各种操作，因此 LLM 的使用级别也有所不同。
这项工作最基础的方面之一是研究。实施新的数据工程解决方案通常需要阅读各种论文和记录的用例。
但现在，你可以请法学硕士为你的 如何创造令人难忘的体验式营销体验 问题提出解决方案，它会提供你可以尝试的不同架构。然后，你可以请求帮助实现你喜欢的架构，并提供分步说明。这可以让你更快地进入实际工程。
法学硕士可以组织非结构化数据
现在我们来讨论一下数据处理。数据工程通常涉及大量非结构化数据，需要整理并正确存储这些数据以供查询。
LLM 可以帮你实现这一点。例如，从电子商务网站提取的 HTML 文档中解析产品名称和价格需要自定义解析器，而 LLM 现在可以编写自定义解析器的基础。
此外，一些不太复杂的用例允许从非结构化数据中提取信息而无需解析。例如，GPT Researcher 是一款专为在线研究而设计的工具，可以根 比特币数据库美国 据需求从在线网站中提取特定信息。
当然，项目规模可能会限制此类工具的使用。但 LLM 技术为小规模项目提供的帮助无疑是有价值的。
基本上，法学硕士在数据工程流程的不同部分都很有用。它们提供的结果并不总是 100% 准确，但它们仍在改变我们处理数据的方式和速度。