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开发者使用微调的 GLINER 模型构建可扩展的文档 AI 管道

一位开发者详细介绍了如何使用 GLINER 模型构建可扩展的文档 AI 管道，以克服传统基于正则表达式的系统的局限性。GLINER 的零样本学习的初始方法不足以准确地从采购订单等各种文档布局中提取信息。通过采用少样本学习，并随后使用高质量的标注数据对 GLINER 进行微调，该开发者实现了 93.2% 的召回率准确性，从而能够稳健地提取信息，无论信息的位置或文档结构如何。