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regex-vs-llm-structured-text

Decision framework for choosing between regex and LLM when parsing structured text — start with regex, add LLM only for low-confidence edge cases.

2estrelas
Atualizado há 5 meses

Ver no GitHub ↗ Licença: MIT

Como adicionar

/plugin marketplace add multiplex-ai/muggle-ai-teams

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

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Regex vs LLM for Structured Text Parsing

A practical decision framework for parsing structured text (quizzes, forms, invoices, documents). The key insight: regex handles 95-98% of cases cheaply and deterministically. Reserve expensive LLM calls for the remaining edge cases.

When to Activate

  • Parsing structured text with repeating patterns (questions, forms, tables)
  • Deciding between regex and LLM for text extraction
  • Building hybrid pipelines that combine both approaches
  • Optimizing

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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