De correções pontuais a ganhos mensuráveis: como melhorar a precisão da extração de documentos com ai_extract e MLflow Prompt Registry
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
Melhore a precisão do ai_extract combinando a correção com o problema: descrições de schema para regras no nível do campo, prompts para lógica no nível do documento, precision mode para complexidade estrutural e citations para diagnosticar erros. Versione prompts e schemas no MLflow Prompt Registry, faça deploy ou rollback por meio de aliases e compare os candidatos com um ground truth revisado por humanos antes da promoção. O Genie Code automatiza grande parte desse ciclo de avaliação e correção.
* **Você não precisa fazer tudo sozinho:** o [Genie Code for document processing](https://docs.databricks.com/aws/en/large-language-models/genie-code-document-processing) automatiza o núcleo desse fluxo de trabalho: pontua a extração campo a campo com base nos seus dados rotulados, propõe correções de schema e de instruções como diffs revisáveis e executa a avaliação novamente para mostrar os resultados antes e depois. * **Melhore a precisão do ai_extract com a alavanca certa:** use descrições de schema para regras no nível do campo, prompts para lógica no nível do documento, precision mode para complexidade estrutural e citations para diagnosticar erros. * **Versione prompts e schemas com o MLflow Prompt Registry:** acompanhe a lógica de extração como artefatos versionados e faça deploy ou rollback das mudanças por meio de aliases, em vez de editar o código do pipeline. * **Avalie as mudanças antes da promoção:** compare os candidatos com um ground truth fixo e revisado por humanos, acompanhando precisão, cobertura e variação entre execuções.