Extracao de Dados Estruturados
Extrair dados estruturados de texto nao estruturado e uma das aplicacoes de IA mais valiosas. Transforme entradas desordenadas em dados limpos e utilizaveis.
O que e Extracao de Dados?
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Estrategias de Extracao
1. Defina os Campos Primeiro
Diga a IA exatamente o que procurar:
Extract these fields:
- Name
- Email
- Phone
- Company
2. Forneca um Esquema
De estrutura para a saida:
{
"name": string,
"email": string or null,
"phone": string or null
}
3. Lide com Dados Ausentes
Especifique o comportamento para informacoes ausentes:
Use null for missing fields
Use "Unknown" for missing strings
Use -1 for missing numbers
Exercicio: Extrair Multiplas Entidades
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Padroes de Extracao
Chave-Valor Simples
Extract: Name, Email, Phone
Format: {"name": "", "email": "", "phone": ""}
Listas e Arrays
Extract: All product names mentioned
Format: {"products": ["item1", "item2"]}
Objetos Aninhados
Extract: Company with multiple contacts
Format: {"company": "", "contacts": [{"name": "", "role": ""}]}
Relacoes
Extract: Mentions of Person A reporting to Person B
Format: {"relationships": [{"subordinate": "", "manager": ""}]}
Lidando com Ambiguidade
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Exercicio: Extracao de Dados de Fatura
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Normalizacao
Transforme os dados extraidos em formatos consistentes:
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Indicadores de Qualidade
Adicione confianca ou rastreamento de fonte:
{
"extracted": {
"revenue": "$5M",
"confidence": "high",
"source": "explicitly stated"
},
"inferred": {
"growth_rate": "20%",
"confidence": "medium",
"source": "calculated from context"
}
}
Pratica: Extracao de Curriculo
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A extracao de dados estruturados transforma a IA em uma poderosa ferramenta de analise para qualquer formato de texto.
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