利用大型语言模型进行表格提取：解锁文档中的结构化数据

文章探讨了利用大型语言模型 (LLM) 从文档中提取表格数据的技术发展。文章首先介绍了表格提取的挑战，包括格式多样性、上下文依赖性和数据质量等问题。然后，文章回顾了传统的表格提取方法，如基于规则的系统和机器学习方法，并分析了它们的优缺点。接着，文章重点介绍了如何应用 LLM 提高表格提取的准确性，并讨论了 LLM 在理解上下文、处理复杂结构和自然语言交互方面的优势。文章还提供了一些代码示例，展示了如何使用 GPT-4、Gemini 和 Mistral 等 LLM 进行表格提取。此外，文章还介绍了 Nanonets 公司在表格提取方面的创新方法，以及视觉语言模型 (VLM) 在处理图像数据方面的潜力。最后，文章总结了 LLM 和 VLM 在表格提取领域的未来趋势，包括开发更专业的模型、混合方法以及与人类专业知识相结合。