O fluxo de trabalho do Core envolve quatro etapas:
1. Obter dados de texto
2. Limpar e dividir o texto
3. Definir um esquema para extração de informações
4. Utilizar um modelo de linguagem grande para extração de informações
O esquema é fundamental para a extração de informações específicas, como nome, sobrenome e idade. O modelo de linguagem grande, como o Chat Open AI, é capaz de extração de informações com base no esquema definido.
Ao utilizar o Core, é possível extrair informações de texto, como nomes de restaurantes, localizações e pratos mencionados em uma conversa. Além disso, o uso de Pydantic classes permite definir a estrutura dos dados extratados e validar a estrutura das informações.
A utilização de Pydantic validation é fundamental para garantir a precisão das informações extratadas. Sem essa validação, as informações extratadas podem ser incompletas e incorretas. O vídeo destaca a importância da utilização de Pydantic classes e exemplos descritivos para alcançar resultados precisos.
Além disso, o vídeo apresenta uma comparação entre os resultados com e sem Pydantic validation, destacando a importância da validação para garantir a precisão das informações extratadas. O vídeo conclui sugerindo que o pacote Core pode ser utilizado como um passo intermediário para construir um modelo de reconhecimento de entidades nomeadas (NER) mais avançado com um modelo BERT.
Em resumo, o vídeo apresenta uma discussão sobre a utilização do pacote Core para extração de informações de dados não estruturados, destacando a importância do uso de esquemas e validação para garantir a precisão das informações extratadas.