Ich extrahiere strukturierte Daten aus Text mit einem AI LLM in validiertes JSON

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Omar B

Tunesien

Ich spreche Arabisch, Englisch, Französisch

Python-Automatisierungs- und Datenentwickler

Ich bin ein Python-Entwickler, der sich darauf spezialisiert hat, chaotische Daten in zuverlässige, strukturierte Ausgaben umzuwandeln. Ich erstelle Web-Scraper, geplante Datenpipelines und Text-zu-JS...
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Kunden-Nachrichten, E-Mails, Listings oder Notizen kommen als Freitext an, und jemand kopiert die Details in eine Tabelle? Ich erstelle einen Extraktor, der jeden Text an ein LLM sendet und eine Aufnahme in einem festen JSON-Format zurückgibt, das dann überprüft wird, bevor es in dein System gelangt.


Was du bekommst: ein Python-Skript mit einem strengen Schema für deine Felder, Validierung jeder Aufnahme, einen Reparaturschritt für korrigierbare Ausgaben, eine Überprüfung, ob zitierte Beweise wirklich im Quelltext erscheinen, und einen Testbericht zu deinen Beispieltexten, der zeigt, wo es Fehler gibt.


Warum ich: Ich habe das für mein eigenes KI-Projekt gebaut (synthetische Daten, kein Kunden-Deployment): 12-Feld-Aufnahmen aus Kunden-Nachrichten mit striktem JSON-Schema, Validierung, Beweisüberprüfungen und einer Evaluationsschleife in CI. Ich melde echte Fehler, inklusive eines Live-Laufs, der unter meiner eigenen Genauigkeitsgrenze lag, anstatt sie zu verbergen.


Nicht enthalten: OCR von Scans, Modell-Feinabstimmung, Hosting. Du zahlst deine eigenen LLM-API-Kosten. Funktioniert mit OpenAI-ähnlichen APIs.

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extract structured data from text with an ai llm into validated json
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extract structured data from text with an ai llm into validated json

Technologie:

Excel

•

Python

Expertise:

Datenerfassung

•

Datenextraktion

•

Datenmanipulation

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