一种基于大语言模型的邮件结构化数据提取方法

一种基于大语言模型的邮件结构化数据提取方法，其特征在于，包括以下步骤：根据需求提供相应的数据结构模版；提供数据结构模板与邮件的匹配对应规则；邮件服务器将邮件传递给邮件结构化数据提取器模块，邮件结构化数据提取器模块根据匹配规则，判断是否有模板存在；将模板与邮件内容传递给GPT模型，由GPT模型对应模板中的字段从中提取出结构化的数据；省去了大量的信息格式适配的人力成本，可以更方便的将电子邮件系统整合到企业和个人的自动化数据流程中，基于GPT模型的结构化数据提取方法，比起传统的正则匹配等手段，能够完全省去或大大减少不同格式的适配工作量，对于未知的格式有更强的泛用性，大大提升数据流程自动化的效率。