Des correctifs ponctuels aux gains mesurés : améliorer la précision de l'extraction de documents avec ai_extract et MLflow Prompt Registry
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Pour améliorer la précision d'ai_extract, adaptez la solution au problème : descriptions de schéma pour les règles au niveau des champs, prompts pour la logique au niveau du document, precision mode pour la complexité structurelle et citations pour diagnostiquer les erreurs. Versionnez prompts et schémas dans MLflow Prompt Registry, déployez ou revenez en arrière via des alias, et comparez les candidats à une vérité terrain validée par des humains avant promotion. Genie Code automatise une grande partie de cette boucle d'évaluation et de correction.
* **Inutile de tout faire vous-même :** [Genie Code for document processing](https://docs.databricks.com/aws/en/large-language-models/genie-code-document-processing) automatise le cœur de ce workflow : il évalue l'extraction champ par champ par rapport à vos données annotées, propose des corrections de schéma et d'instructions sous forme de diffs révisables, puis relance l'évaluation pour comparer les résultats avant et après. * **Améliorer la précision d'ai_extract avec le bon levier :** descriptions de schéma pour les règles au niveau des champs, prompts pour la logique au niveau du document, precision mode pour la complexité structurelle et citations pour diagnostiquer les erreurs. * **Versionner prompts et schémas avec MLflow Prompt Registry :** suivez la logique d'extraction comme des artefacts versionnés, et déployez ou annulez les changements via des alias plutôt qu'en modifiant le code du pipeline. * **Évaluer les changements avant promotion :** comparez les candidats à une vérité terrain fixe, validée par des humains, tout en suivant la précision, la couverture et la variabilité d'une exécution à l'autre.