Databricks
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使用Databricks Agent Bricks构建合规风险助手（第一部分：信息提取）
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
Databricks提供统一平台，促进业务专家与AI工程师实时协作，构建高质量AI系统。通过四个步骤，从解析PDF到提取关键信息，确保快速迭代与准确性，提升数据处理效率，帮助企业获得竞争优势。
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关键要点
- Databricks提供统一平台，促进业务专家与AI工程师实时协作，构建高质量AI系统。
- 通过建立基线，Databricks工具提供评估功能，强调质量，确保快速迭代与准确性。
- 工程师常常在孤立环境中开发，导致AI构建与业务需求之间存在差距。
- Databricks帮助加速从PDF中提取关键信息，将这些信息转化为可操作的智能。
- 有效利用非结构化数据的能力成为企业竞争优势，尤其是在FDA发布的新CRL中。
- 构建生产质量AI系统需要无缝、迭代和协作的工作流程。
- 第一步是使用ai_parse_document()将非结构化PDF解析为文本。
- 第二步是通过Agent Bricks进行迭代信息提取，促进技术领导与业务专家的紧密合作。
- 第三步是评估和验证代理，确保高准确性和可扩展性。
- 第四步是将代理与ai_query()集成到ETL管道中，实现自动化的生产级ETL流程。
- Databricks打破技术团队与领域专家之间的壁垒，促进紧密的迭代合作。
- Agent Bricks结合ai_parse_document()、信息提取的协作设计界面和ai_query()，加速从PDF到验证洞察的过程。
❓
延伸问答
Databricks如何促进业务专家与AI工程师的协作？
Databricks提供统一平台，允许业务专家与AI工程师实时合作，构建高质量的AI系统。
使用Databricks进行信息提取的四个步骤是什么？
四个步骤包括：解析PDF为文本、通过Agent Bricks进行信息提取、评估和验证代理、将代理与ai_query()集成到ETL管道中。
如何确保信息提取的准确性和可扩展性？
通过使用Ground Truth标签进行评估，或利用LLM作为评估者来验证提取的准确性。
Databricks在处理复杂PDF时有什么优势？
Databricks使用ai_parse_document()，能够准确提取文本，处理复杂布局，并以更低的成本处理企业级文档。
Agent Bricks的作用是什么？
Agent Bricks提供实时协作界面，帮助技术领导与业务专家共同提取特定的结构化信息。
如何将提取的代理集成到ETL管道中？
使用ai_query()函数，可以将提取逻辑作为无服务器模型端点集成到ETL管道中，实现自动化处理。
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