AI数据处理实战：品牌名称提取技巧榜单

从电商标题或商品描述里提取品牌名称，这事儿听起来不大，真做起来才知道有多琐碎。尤其是当表格拉到几百行、几千行的时候，人工一条条翻，眼睛都得看花。这时候，让AI大模型来代劳，确实是个高效的选择。

上图是一个表格的截图，A列有10个单元格，每个单元格里都有一段文本，目标是准确提取出其中的品牌名。10行数据手动处理还能应付，但如果换成几百行、几千行，工作量就完全不同了。那么，究竟怎么用AI大模型来处理这个任务？

用过AI大模型的人都知道，真正决定输出质量的，往往不是模型本身，而是你给它的prompt。不同的写法，结果可能天差地别。找到最精准的指令，才是这个环节的核心。

1、通义大模型的表现

经过几轮调试，我们给通义大模型设计了这样一个prompt：

任务：提取表格中10个单元格中间出现的所有品牌的名称

要求：

1、每个单元格提取的结果输出为一行，表格有10个单元格，输出结果也是10行，每行结果前加上1、2、3的序号；

2、如果某个单元格没有品牌名称，则输出无；

3、如果某个单元格有多个品牌名称，请全部提取，并输出为一行，用中划线将多个品牌名称分隔开。

结果出来之后，可以看出一些明显的问题：

第3行：优衣库后面被错误地添加了一些多余的文字；

第8行：这个单元格其实没有品牌，但模型依旧提取了一些无关信息；

第10行：多个品牌中的“问界”，后面被错误地加上了“汽车”。

显然，通义在“精确提取”这一点上，还有不少提升空间。

2、文心一言大模型的表现

文心一言有个限制——没办法直接上传表格。所以我们把文本内容直接写进了prompt里。当然，如果数据量非常大，比如几千条文本都塞进prompt，很容易突破token上限，这种情况下更推荐直接调用API。

调试后的prompt如下：

文本内容：

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要求：

1、从以上10行文本中提取所有品牌的名称；

2、每一行文本提取的结果输出为一行，每行结果前加上1、2、3的序号；

3、如果某一行文本中没有品牌名称，则输出无；

4、如果某一行文本中有多个品牌名称，请全部提取，并输出为一行，用中划线将多个品牌名称分隔开。

坦白讲，文心的表现比通义好不少。10行数据里，只有第10行出了一个小问题——“问界”后面还是错误地加上了“汽车”。相比通义的三处错误，文心确实强了一个台阶。

3、豆包大模型的表现

我们用同样的prompt去测试豆包，结果如下：

说实话，看到这个结果时还挺意外的。10行数据，完全没有出错，每一个品牌名都提取得干干净净，没有多余文字，没有遗漏。豆包的理解能力，确实让人眼前一亮。

总结

从这次对比中，基本可以盘出三条经验：

1、调试好prompt，永远是第一步，也是最关键的一步。prompt写得越精准，模型的输出就越可靠。

2、不同模型之间的差距是真实存在的。有的模型一次就出完美结果，有的则会在细节上反复出错。遇到复杂的提取任务，多试几个模型，反而能找到最优解。

3、当数据量较大时，用API调用是更稳妥的方案，能有效规避token限制的问题，也便于批量处理。

来源：互联网