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name: regex-vs-llm-structured-text description: 在解析结构化文本时选择正则表达式还是 LLM 的决策框架 — 从正则开始，仅对低置信度边缘情况添加 LLM。 origin: ECC

正则表达式 vs LLM 结构化文本解析

解析结构化文本（测验、表单、发票、文档）的实用决策框架。核心洞察：正则表达式以低成本和确定性方式处理 95-98% 的情况。将昂贵的 LLM 调用保留给剩余的边缘情况。

何时激活

• 解析具有重复模式的结构化文本（问题、表单、表格）
• 在正则表达式和 LLM 之间做文本提取决策
• 构建结合两种方法的混合管道
• 优化文本处理中的成本/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

实现

1. 正则解析器（处理大多数情况）

import re
from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class ParsedItem:
    id: str
    text: str
    choices: tuple[str, ...]
    answer: str
    confidence: float = 1.0

def parse_structured_text(content: str) -> list[ParsedItem]:
    """Parse structured text using regex patterns."""
    pattern = re.compile(
        r"(?P<id>\d+)\.\s*(?P<text>.+?)\n"
        r"(?P<choices>(?:[A-D]\..+?\n)+)"
        r"Answer:\s*(?P<answer>[A-D])",
        re.MULTILINE | re.DOTALL,
    )
    items = []
    for match in pattern.finditer(content):
        choices = tuple(
            c.strip() for c in re.findall(r"[A-D]\.\s*(.+)", match.group("choices"))
        )
        items.append(ParsedItem(
            id=match.group("id"),
            text=match.group("text").strip(),
            choices=choices,
            answer=match.group("answer"),
        ))
    return items

2. 置信度评分

标记可能需要 LLM 审查的项目：

@dataclass(frozen=True)
class ConfidenceFlag:
    item_id: str
    score: float
    reasons: tuple[str, ...]

def score_confidence(item: ParsedItem) -> ConfidenceFlag:
    """Score extraction confidence and flag issues."""
    reasons = []
    score = 1.0

    if len(item.choices) < 3:
        reasons.append("few_choices")
        score -= 0.3

    if not item.answer:
        reasons.append("missing_answer")
        score -= 0.5

    if len(item.text) < 10:
        reasons.append("short_text")
        score -= 0.2

    return ConfidenceFlag(
        item_id=item.id,
        score=max(0.0, score),
        reasons=tuple(reasons),
    )

def identify_low_confidence(
    items: list[ParsedItem],
    threshold: float = 0.95,
) -> list[ConfidenceFlag]:
    """Return items below confidence threshold."""
    flags = [score_confidence(item) for item in items]
    return [f for f in flags if f.score < threshold]

3. LLM 验证器（仅用于边缘情况）

def validate_with_llm(
    item: ParsedItem,
    original_text: str,
    client,
) -> ParsedItem:
    """Use LLM to fix low-confidence extractions."""
    response = client.messages.create(
        model="claude-haiku-4-5-20251001",  # Cheapest model for validation
        max_tokens=500,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": (
                f"Extract the question, choices, and answer from this text.\n\n"
                f"Text: {original_text}\n\n"
                f"Current extraction: {item}\n\n"
                f"Return corrected JSON if needed, or 'CORRECT' if accurate."
            ),
        }],
    )
    # Parse LLM response and return corrected item...
    return corrected_item

4. 混合管道

def process_document(
    content: str,
    *,
    llm_client=None,
    confidence_threshold: float = 0.95,
) -> list[ParsedItem]:
    """Full pipeline: regex -> confidence check -> LLM for edge cases."""
    # Step 1: Regex extraction (handles 95-98%)
    items = parse_structured_text(content)

    # Step 2: Confidence scoring
    low_confidence = identify_low_confidence(items, confidence_threshold)

    if not low_confidence or llm_client is None:
        return items

    # Step 3: LLM validation (only for flagged items)
    low_conf_ids = {f.item_id for f in low_confidence}
    result = []
    for item in items:
        if item.id in low_conf_ids:
            result.append(validate_with_llm(item, content, llm_client))
        else:
            result.append(item)

    return result

成本对比

| 方法 | 每 1000 项成本 | 延迟 | 确定性 | |------|------|------|------| | 纯正则 | ~$0 | <1ms/项 | 完全确定 | | 纯 LLM | ~$2-5 | 500ms-2s/项 | 非确定性 | | 混合（正则 + 5% LLM） | ~$0.10-0.25 | <10ms 平均 | 大部分确定 |

关键要点

1. 从正则开始 — 它处理大多数结构化文本
2. 测量置信度 — 了解正则在哪里失败
3. 仅对边缘情况使用 LLM — 不要为 95% 的简单情况付费
4. 使用最便宜的模型 — Haiku 对验证来说足够了
5. 缓存 LLM 结果 — 相同的边缘情况经常重复出现