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English(EN) A practical guide to prompt engineering for structured data extraction

提示工程指南详述从公告中提取结构化数据

本教程详述了一种从非结构化文本中提取结构化数据的方法,特别关注网络安全公告。它概述了使用 OpenAI API、用于模式定义和验证的 Pydantic 以及用于重试逻辑的 `tenacity` 库的过程。该指南涵盖了系统提示设计、少样本示例以及处理歧义字段,以可靠地将 CVE ID、受影响的产品和修复步骤等信息解析为 JSON 格式。 AI

影响 为利用 LLM 进行网络安全结构化数据提取提供了一个实用的框架,提高了分析公告的效率和准确性。

排序理由 本文是一篇技术教程,解释了使用 LLM 和特定库进行数据提取的方法,类似于研究论文或技术指南。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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提示工程指南详述从公告中提取结构化数据

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ayi NEDJIMI ·

    结构化数据提取的提示工程实用指南

    <p>Extracting structured data from unstructured text is one of the most practical uses of language models in production. Advisory feeds, incident reports, job postings, legal documents — they all contain structured information buried in natural language. Getting that information …