使用 Azure OpenAI 进行高级实体提取：利用结构化输出

实体提取是自然语言处理 (NLP) 中的一种强大工具，使应用程序能够从文本中识别和分类数据点（例如名称、日期或位置）。 Azure OpenAI 服务现在支持结构化输出，通过以用户定义的格式（例如 JSON、XML 或表格数据）返回结果来提高实体提取任务的效率。本文探讨如何使用 Azure OpenAI 的结构化输出实现和优化实体提取。

为什么使用结构化输出进行实体提取？

传统的实体提取需要大量的后处理才能将原始输出组织成可用的格式。 Azure OpenAI 通过允许开发人员在提示中定义所需的输出结构来简化此过程。好处包括：

效率：消除额外的处理步骤，减少开发时间。

准确性：确保提取的实体符合预定义的格式，最大限度地减少错误。

集成就绪：结构化输出可以直接输入到下游系统，例如数据库、API 或仪表板。

设置 Azure OpenAI 进行实体提取

预配 Azure OpenAI 资源：导航到 Azure 门户并创建 Azure OpenAI 资源。选择所需的模型（例如 GPT-4）以获得高级 NLP 功能。

定义提示结构：使用提示工程来指导模型返回结构化输出。例如：

Extract entities from the following text and return in JSON format:  
   Input: "John Doe was born on July 4, 1980, in New York City and works at Contoso Corporation."  
   Output Format: {"Name": "", "Date of Birth": "", "Location": "", "Company": ""}

调用 API：使用 Azure OpenAI REST API 或 SDK（例如 Python 或 .NET）发送请求。在有效负载中指定结构化格式以确保结果一致。

高级技术

处理文本中的歧义：使用示例丰富的提示训练模型，以处理上下文模糊的情况。例如：

Extract entities while distinguishing between personal names and brand names.  
   Input: "Apple released its new iPhone, and Steve Jobs' legacy continues."

自定义命名实体识别 (NER)：使用 Azure OpenAI 和 Azure 认知服务构建特定领域的 NER 模型。例如，从研究论文中提取技术术语或从法律文件中提取合规性相关实体。

验证和后处理：在您的应用程序中实施额外的验证检查，以处理模型输出可能偏离预期结构的边缘情况。

数据集成管道：将 Azure OpenAI 与 Azure Logic Apps 或 Azure Data Factory 相结合，以自动将提取的实体流入业务工作流或报告系统。

结构化实体提取的应用

客户关系管理 (CRM)：自动从电子邮件、聊天或表格中提取客户信息并填充 CRM 系统。

合规与法律：从合同和文件中识别和组织监管条款、条款或个人身份信息 (PII)。

医疗保健：从电子健康记录 (EHR) 的临床记录中提取患者数据、医学术语或诊断。

市场研究：通过提取关键情绪、名称或趋势来分析调查回复或社交媒体帖子。

最佳实践

迭代提示设计：根据模型输出不断完善提示，以提高准确性和相关性。

利用多种 Azure 服务：将 Azure OpenAI 与认知搜索配对以进行实体搜索，或与 Synapse Analytics 配对以进行大规模数据分析。

监控和反馈：随着时间的推移监控模型的输出，并结合用户反馈来重新训练或调整提示以获得更好的结果。

结论

Azure OpenAI 用于实体提取的结构化输出彻底改变了企业处理非结构化文本数据的方式。通过利用此功能，开发人员可以构建强大、可扩展的应用程序，以最小的努力提取可操作的见解。无论您是优化客户体验、确保合规性还是推进数据驱动的研究，Azure OpenAI 都能提供工具来重新定义 NLP 任务的效率。