LLMParser开源项目 – 利用大语言模型提取结构化数据

LLMParser是一个简单灵活的工具，旨在利用大语言模型从文本中进行分类和提取结构化数据。它支持多种文本格式，能够从非结构化文本中提取有用的信息，同时提供用户友好的接口和配置选项，以便用户轻松上手和定制自己的数据处理需求。
LLMParser的特点:
1. 利用大语言模型进行文本分类
2. 从非结构化文本中提取结构化数据
3. 支持多种文本格式
4. 用户友好的接口和配置选项

LLMParser的功能:
1. 使用 LLMParser 从文档中提取关键信息
2. 将分类任务应用于客户反馈分析
3. 在数据预处理阶段提取结构化信息
4. 通过定制化模型进行特定领域的数据提取

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