LLM应用构建前元数据提取与文档切分技术

资源摘要信息:"LLM应用构建前的非结构化数据处理（二）元数据的提取和文档切分" 知识点: 1. 非结构化数据处理的重要性: 在LLM（Large Language Models，大型语言模型）应用构建的过程中，非结构化数据处理是关键的一步。非结构化数据，如文本、图像、音频等，因其复杂性和多样性，需要进行有效的处理才能被模型理解和使用。这种处理主要包括元数据的提取和文档切分。 2. 元数据的提取: 元数据是关于数据的数据，它可以提供关于非结构化数据的额外信息，如作者、创建时间、修改时间等。在LLM应用构建中，提取元数据可以帮助我们更好地理解数据的内容和上下文，从而提高模型的理解和预测能力。常见的元数据提取方法包括使用正则表达式、自然语言处理技术等。 3. 文档切分: 文档切分是将一个大的文档分割成多个小的、独立的部分。这种处理可以帮助我们更好地处理和分析文档，尤其是对于大型文档来说。常见的文档切分方法包括按段落切分、按句子切分、按主题切分等。 4. 实践应用: 在本节课程中，我们将使用Python编程语言和相关的库（如pandas、nltk等）来实现元数据的提取和文档切分。我们将通过具体的实例来讲解这些技术的使用方法和效果。 5. 文件名称列表解读: - lesson3.ipynb: 这是一个Jupyter Notebook文件，通常用于Python编程和数据分析。这个文件可能包含关于元数据提取和文档切分的教程和示例代码。 - chroma_tmp: 这个文件夹可能用于存储临时文件，如数据处理的中间结果等。 - example_files: 这个文件夹可能包含了一些示例数据文件，用于展示如何进行元数据提取和文档切分。 - images: 这个文件夹可能包含了用于展示数据处理结果的图像文件。 以上就是本节课的主要内容和知识点，希望对你有所帮助。