小明：最近我在研究主数据管理，感觉它和大模型有点关系。你有什么看法吗？
小李：确实有关系！主数据管理是企业数据治理的基础，而大模型需要高质量的数据作为训练基础。两者结合起来可以提升数据质量和模型效果。
小明：那你能举个例子吗？
小李：比如，我们可以用主数据管理来统一企业内部的客户信息，然后将这些结构化的数据输入到大模型中进行分析，从而得到更准确的预测结果。
小明：听起来不错，能给我看一段代码吗？
小李：当然可以。下面是一个简单的Python示例，展示如何从主数据中提取客户信息并用于大模型的预处理。
# 示例代码：主数据预处理
import pandas as pd
# 模拟主数据
data = {
'customer_id': [101, 102, 103],
'name': ['张三', '李四', '王五'],
'email': ['zhangsan@example.com', 'lisi@example.com', 'wangwu@example.com']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 数据清洗
df['name'] = df['name'].str.strip()
df['email'] = df['email'].str.lower()
print(df)
小明：这段代码很实用，我可以把它应用到我的项目中。
小李：没错，主数据管理为大模型提供了高质量的数据源，而大模型则可以挖掘出更多有价值的信息。两者结合是未来的发展方向。
小明：谢谢你的解释，我明白了！
小李：不客气，有问题随时问我。
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