非結構化資料抽取：如何將文件轉化為結構化洞察

現代非結構化資料抽取結合 NLP、NER 與 LLM，從文件擷取可查詢的結構化資訊，供下游系統處理。實際流程包括文件匯入、OCR 與分塊等預處理、提示詞抽取、資料驗證及輸出整合。LLM 的 zero-shot 能力無需領域專用訓練例子，可降低新增文件類型的成本。