解锁数据的秘密：用大型语言模型编织异构数据的交响乐

在数据的浩瀚海洋中，信息如同一座座孤岛，形态各异、语言不同。如何将这些分散的岛屿连接成一片大陆，为人工智能应用提供坚实的基础？这是数据工程师们长久以来的挑战。传统方法耗时费力，宛如手工编织一张巨大的网。而今，大型语言模型（LLMs）如同一股清风，带来了自动化整合的希望。本文将以通俗易懂的方式，深入探讨如何利用LLMs在数据工程中实现异构数据的提取与整合，聚焦于高等教育中学习障碍这一独特场景，揭示人机协作的无限可能。

数据整合：从孤岛到大陆

数据整合是将多个来源的信息融合为一体的过程，类似于将不同乐器的音符组合成一首和谐的交响乐。在人工智能应用中，数据整合至关重要，因为它能揭示单一来源无法展现的洞见。然而，异构数据——结构化表格、自由文本、甚至多媒体内容——因格式和语言的差异，整合起来如同拼凑一幅碎片化的拼图。传统方法依赖手动处理或复杂规则，耗时且易出错。

大型语言模型的出现，为这一难题带来了新的曙光。LLMs以其强大的语言理解能力，能从混乱的文本中提取关键信息，甚至能识别不同表述背后的相同含义。例如，它们可以将“阅读困难”和“文本大小问题”关联起来，尽管表面上看它们截然不同。这种能力让数据整合从手工劳动转向半自动化，极大地提高了效率。

什么是异构数据࿱