「论文阅读」DocETL: Agentic Query Rewriting and Evaluation for Complex Document Processing-Eswlnk Blog
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DocETL 是一个针对非结构化文档处理的系统，结合了大型语言模型（LLM）和声明式框架，通过智能代理重写、ETL集成和自动化评估机制优化文档处理管道。其三大创新包括管道逻辑重写、基于代理的计划评估和高效优化算法。实验表明，DocETL 在准确性、全面性上显著优于基准，适用于法律、学术、商务等领域，填补了现有框架的空白。

摘要

分析非结构化数据（如复杂文档）一直是数据处理中的一个持续挑战。大型语言模型（LLMs）在这方面显示出了潜力，最近也有提出基于 LLM 的声明式框架来处理非结构化数据。然而，这些框架主要集中于减少执行用户指定操作时的成本，而不是提高准确性，大部分操作依然是按原样执行。这对于复杂任务和数据来说是一个问题，因为即使使用优化过的提示，LLM 在执行用户定义的操作时常常产生不准确的输出。为了解决这一问题，我们提出了 DocETL，一个在优化复杂文档处理管道的同时，考虑到 LLM 局限性的系统。DocETL 提供了一个声明式接口，供用户定义这些处理管道，并使用基于代理的框架自动优化它们，结合了我们提出的新型代理重写（我们称之为“重写指令”）和优化评估框架。

我们提出了以下三大创新：

  1. 针对 LLM 任务量身定制的管道逻辑重写；
  2. 一种基于代理的计划评估机制，通过合成和协调特定任务的验证提示来进行验证；
  3. 一种优化算法，能高效地找到有前景的计划，同时考虑到 LLM 基于计划生成和评估的时间限制。

我们在三项不同的非结构化文档分析任务上的评估表明，DocETL 提供的计划输出在质量上（例如准确性和全面性）比精心设计的基准高出 1.34 到 4.6 倍，填补了现有声明式框架在非结构化数据分析中的关键空白。

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论文贡献

  1. Agentic Rewriting：提出了智能代理机制，这些代理能够自主理解和生成文档中的内容，进行多种形式的重写和优化，确保信息的传递既符合预定标准，也能满足复杂语境下的需求。
  2. ETL集成：引入了ETL的思想，将文档数据的提取、转换和加载过程融入文档处理流程中，从而使得文档的处理更加高效、系统化。
  3. 自动化评估机制：为了确保文档的质量，论文中提出了一套自动化评估框架，能够对重写后的文档进行精准的质量控制和评分。这一机制能够对文档内容的准确性、可读性和一致性进行全面评估。
  4. 应用场景：DocETL可广泛应用于法律文件、学术文献、商务报告等领域，尤其适用于需要高度自动化处理和质量评估的文档场景。

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