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基于 DSPy 与 Pydantic 的自然语言参数提取框架(含code)

基于 DSPy 与 Pydantic 的自然语言参数提取框架(含code)
一、参数提取的重要性在人工智能驱动的现代应用中，自然语言交互已成为用户与系统沟通的主要方式。 从智能助手执行日程安排到企业级工作流自动化系统处理复杂指令，将“星期二下午2点与萨拉创建关于预算的会议”这类对话式命令转化为可执行的结构化参数，是实现人机高效交互的关键环节。 然而，随着用户指令复杂度的提升，传统的正则表达式匹配或关键词提取方法暴露出明显局限性——规则维护成本呈指数级增长、语义理解能力不足、难以应对句式变化等问题，使得构建一个鲁棒性强、可扩展的参数提取框架成为学术界和工业界共同关注的焦点。
5/27/2025 3:23:00 AM
大模型之路
面向语音控制前端应用程序的自然语言处理（NLP）：架构、进展与未来方向

面向语音控制前端应用程序的自然语言处理（NLP）：架构、进展与未来方向
译者 | 李睿审校 | 重楼由于智能设备、虚拟助手和免提界面的日益普及，语音控制前端应用程序获得了更多的关注。 自然语言处理（NLP）是这些系统的核心，能够实现类似人类的理解和语音生成。 本白皮书介绍了语音控制前端应用程序的NLP方法的深入研究，阐述了语音识别、自然语言理解和生成技术的最新技术，以及它们在现代Web前端中的架构集成。
1/14/2025 9:47:44 AM
李睿
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