有时，我们需要从一小段文本内容中提取名牌名称。如果是人工来挑选，在文本较多时，就会显得吃力费时。这时，使用AI大模型来帮助我们提取，是非常高效的。例如下面的例子：

以上是表格的截图，A列的10行，也就是10个单元格，从每个单元格的文本中提取品牌的名称。上面只是10个单元格，如果是几百个或几千个单元格，需要提取品牌名称，会是非常麻烦的事情。如何使用AI大模型来处理呢？

对于使用大模型来说，prompt是非常重要的，不同的prompt，大模型会给出不同的结果。所以，调试出最优的prompt，得到我们所需的结果，才是使用大模型最重要的环节。

1、使用通义大模型

我们调试几次后得到下面的prompt：

任务：提取表格中10个单元格中出现的所有品牌的名称

要求如下：

1、每个单元格提取的结果输出为一行，表格有10个单元格，输出结果也是10行，每行结果前加上1、2、3的序号；

2、如果某个单元格没有品牌名称，则输出无；

3、如果某个单元格有多个品牌名称，请全部提取，并输出为一行，同用中划线将多个品牌名称分隔开。

得到的结果如下所示：

我们看到，有一些小错误：

第3行：优衣库后面错误加上了一些文字

第8行：其实是没有品牌名称，错误提取了一些文字

第10行：多个品牌名称的问界，后面错误加上了汽车

2、使用文心一言大模型

文心大模型无法上传表格，这里直接在prompt里面加上文本，但是如果是大量文本，放在prompt里面，会突破token上限，此时最好直接调用API来完成。

我们调试几次后得到下面的prompt：

文本内容如下：

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要求如下：

1、从以上10行文本中出现的所有品牌的名称；

2、每一行文本提取的结果输出为一行，每行结果前加上1、2、3的序号；

3、如果某一行文本中没有品牌名称，则输出无；

4、如果某一行文本中有多个品牌名称，请全部提取，并输出为一行，同用中划线将多个品牌名称分隔开。

得到的结果如下所示：

我们看到，只有1个小错误：

第10行：多个品牌名称的问界，后面错误加上了汽车

相比通义，文心的结果更好。

3、使用豆包大模型

使用的Prompt同文心一言，得到的结果如下：

我们看到，结果完全符合我们的需求，没有任何小错误。看来，豆包的理解能力更强大啊！

总结

通过上面的案例，我们可以得到下面的经验：

1、调试好prompt最重要。

2、不同的大模型，可能会得到的结果，所以，要尝试不同的大模型。

3、在数据量较多时，最好使用API调用。