正则表达式 vs LLM 用于结构化文本解析

正则表达式 vs LLM 用于结构化文本解析

一个用于解析结构化文本（测验、表单、发票、文档）的实用决策框架。核心见解是：正则表达式能以低成本、确定性的方式处理 95-98% 的情况。将昂贵的 LLM 调用留给剩余的边缘情况。

何时使用

• 解析具有重复模式的结构化文本（问题、表单、表格）
• 决定在文本提取时使用正则表达式还是 LLM
• 构建结合两种方法的混合管道
• 在文本处理中优化成本/准确性权衡

决策框架

Is the text format consistent and repeating?
├── Yes (>90% follows a pattern) → Start with Regex
│   ├── Regex handles 95%+ → Done, no LLM needed
│   └── Regex handles <95% → Add LLM for edge cases only
└── No (free-form, highly variable) → Use LLM directly

架构模式

Source Text
    │
    ▼
[Regex Parser] ─── Extracts structure (95-98% accuracy)
    │
    ▼
[Text Cleaner] ─── Removes noise (markers, page numbers, artifacts)
    │
    ▼
[Confidence Scorer] ─── Flags low-confidence extractions
    │
    ├── High confidence (≥0.95) → Direct output
    │
    └── Low confidence (<0.95) → [LLM Validator] → Output