正確な情報抽出のためのエンジニアリング・ソリューション
ビジネスシナリオにおいて、手作業で分析された市場レポートにおける主要データの欠落という問題に対処するため、抽出精度を確保するために以下のプロセスを推奨する：
- 前処理の最適化::
- スキャンしたPDFをアップロードする前にOCRツールを使って処理する（Adobe Scanを推奨）
- 主要セクションの手動採点（例：「市場競争の状況」のセクションのみ分析が必要）
- パラメータ設定::
- .envコンフィギュレーションファイルの解析精度パラメータを上げます（LLAMA_PRECISION=high）。
- 抽出するデータの種類を指定する（表／グラフの説明／キーデータ）
- 検証メカニズム::
- デュアルモード校正が可能：AI自動抽出＋手動注釈比較
- 統計データの値チェック・プラグインを有効にする
コンサルティング会社の測定によると、この方法によってキーデータの識別精度が721 TP3Tから941 TP3Tに向上した。また、最新の業界シソーラスを取得するために、LlamaCloudモデルを毎月更新することが推奨されている
この答えは記事から得たものである。NotebookLlama: オープンソースの文書知識管理・音声生成ツールについて
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