Unstructured.io:让企业非结构化数据 LLM-Ready
Unstructured.io:让企业非结构化数据 LLM-Ready企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比,LLM 对于数据需求量更大、要求更高,尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理,因此,企业在部署 LLM 的过程中,数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量,也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
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企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比,LLM 对于数据需求量更大、要求更高,尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理,因此,企业在部署 LLM 的过程中,数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量,也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
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