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用LLM提取文档中的数据

近十年前，我在 LinkedIn 著名的数据标准化团队担任机器学习工程师。从我加入到离开，我们仍然无法自动读取一个人的个人资料，也无法在所有语言和地区可靠地了解某人的资历和职位。 乍一看，这很简单。“软件工程师”已经足够清楚了，对吧？如果一个人只写“助理”，那他可能是一个资历较低的零售员工（如果他们在沃尔玛工作）或者一个高级律师（如果他们在律师事务所工作）。但你可能知道这一点——你知道什么是 Java 新手吗？什么是 Freiwilliges Soziales Jahr？这不仅仅是了解德语——它翻译为“自愿社会年”。但什么是代表这个角色的良好标准头衔？如果你有一个已知的职位列表，你会把它映射到哪里？ 我加入了 LinkedIn，我离开了 LinkedIn。我们取得了进展，但即使是最简单的常规文本——一个人的简历，也难以理解。 1、曾经困难的事情变得微不足道 你可能不会惊讶地发现，对于像 GPT-4 这样的大模型来说，这个问题很简单： 但是等等，我们是一家公司，