应用NLP在生成式AI时代：银行与金融的未来验证策略
大语言模型（LLMs）和上下文学习为开发自然语言理解系统引入了新范式：提示即所需！原型设计从未如此简单，但并非所有原型都能顺利过渡到生产环境。许多新兴想法也挑战着行业中需要模块化、透明度和数据隐私的现有工作流程。本次分享将展示从解决行业实际信息提取问题中汲取的重要经验，并介绍构建模块化、面向未来的内部NLP流水线的新方法和思维模式。
核心挑战与解决方案
大语言模型的优势与局限
- 良好的上下文结果
- 易于使用和配置
- 快速原型设计
- ⚠ 透明度问题
- ⚠ 效率问题
- ⚠ 数据隐私问题
人机协同蒸馏技术
通过将大型生成式模型的知识蒸馏到更小、更快的组件中，创建可在内部运行和维护的专用模型。这种方法在保证准确性的同时，实现了完全私有化的任务特定组件。
实际案例：实时商品交易洞察
- 99% F值得分
- 6MB模型大小
- 16k+词/秒处理速度
- 高安全环境下的结构化属性提取
- 人机协同循环实现10倍数据开发加速
- 8+市场流水线投入生产
技术架构与实践
文档理解流水线
针对行业用例构建端到端文档理解和信息提取流水线，特别处理PDF文档的挑战：
- 文本内容提取
- 文档布局分析
- 章节类型识别
- 边界框定位
- 上下文标注
模块化系统设计
许多NLP系统的核心由扁平分类组成，可以将其塞入单个提示中，或分解为更小的组件。虽然现今许多分类任务都很容易解决，但如果一个模型需要同时完成所有任务，复杂度将大幅增加。
关键建议
- 推理与重构：成功的关键在于数据，结果可能令人惊讶
- 超越聊天机器人思维：避免构建"敲窗机器"
- 保持雄心：不妥协于最佳实践、效率和隐私标准
- 内部开发：结合开源工具、领域专家和迭代开发
通过开发者工具、开源生态、领域专家协作和迭代开发的支持，建立模块化、可维护的NLP系统，为金融行业提供真正有价值的解决方案。