RAG 驱动的 NER：构建自定义模型的入门指南

命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）的一个重要组成部分。NER 有助于识别和分类给定文本输入中预定义的实体，如名称、日期、地点等。然而，开发既高效又有效、能够处理复杂输入并在不同领域良好泛化的 NER 解决方案是一项困难且具有挑战性的任务。

然而，一个定制的 NER 模型可以是一个非常有用的信息提取工具。实现这一目标的方法包括训练传统的机器学习 NER 模型和微调大型语言模型（LLM）。

命名实体识别（NER）常用于从各种行业领域的非结构化文本中提取重要信息。例如，在医疗保健领域，它有助于从临床记录中提取患者详细信息，从而实现更好的患者管理。

为了支持金融行业的市场分析，NER 有助于从新闻条目中提取重要的金融事件。客户关怀系统使用 NER 来有效地处理和路由消费者查询。这些用例展示了 NER 系统在实际场景中的关键性和可靠性。

无论是基于传统机器学习还是基于LLM的模型，这两种方法都有自己的挑战。包括：

一种解决这些问题的潜在方案是基于检索增强生成（RAG）的方法。RAG 模型结合了检索和生成技术的优势：

让我们考虑一个假设的情况，其中一家律师事务所实施了一个基于 RAG 的 NER 系统来从合同中分类和识别法律实体。

最初，创建了一个包含各种法律术语和上下文的小型高质量标注示例集。检索系统使用 Pinecone 根据输入文本检索相关示例。

通过将这些示例与用户的输入相结合，并使用 GPT-4 进行生成，该事务所观察到其 NER 系统的准确性和灵活性显著提高，同时减少了大量再训练的需求。

虽然基于 RAG 的命名实体识别具有许多优点，但考虑一些潜在缺点也很重要：

本质上，基于 RAG 的命名实体识别系统允许您仅用少量高质量样本创建自定义 NER 模型。然后，该模型利用其检索能力根据用户的特定输入找到相关的支持示例。这显著减少了构建有效 NER 系统所需的时间、成本和资源。

通过结合人类在制作相关示例方面的专业知识与检索和生成的力量，RAG 为构建既高效又灵活的定制 NER 模型提供了一种有前景的方法。

---

最后分享

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 2024行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方优快云官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】