يستخدم هذا المشروع نموذج GPT لتحقيق التحليل الذكي لملفات PDF والتعامل بكفاءة مع المحتوى المعقد مثل التنضيد والصيغ الرياضية والجداول والصور والمخططات. تكمن ميزته الأساسية في دقته العالية ومتوسط تكلفة التحليل التي تبلغ 0.013 دولارًا أمريكيًا فقط لكل صفحة، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة معالجة ملفات PDF بشكل كبير. يتمتع هذا الحل منخفض التكلفة وعالي الفعالية بقيمة عملية عالية للغاية للمستخدمين أو الشركات التي تحتاج إلى معالجة عدد كبير من مستندات PDF. يستخدم هذا المشروع مكتبة PyMuPDF للتحليل الأولي، بالإضافة إلى نماذج مرئية كبيرة (مثل GPT-4) للمعالجة المتعمقة، وأخيرًا يقوم بإنشاء ملفات Markdown التي يسهل تحريرها واستخدامها. فيما يلي الخطوات التفصيلية:
يستخدم مشروع Github هذا نموذج GPT لتحليل ملفات PDF، والذي يمكنه تحليل التخطيط والصيغ الرياضية والجداول والصور والمخططات والمحتويات الأخرى في PDF بشكل مثالي، بمتوسط تكلفة لكل صفحة تبلغ 0.013 دولار. خطوات تحليل ملفات PDF هي كما يلي: 1. استخدم مكتبة PyMuPDF لتحليل PDF إلى مناطق غير نصية ومناطق نصية.
استخدم مكتبة PyMuPDF لتحليل ملف PDF إلى مناطق غير نصية ومساحات نصية، واستخدم نماذج التصور الكبيرة مثل GPT-4o لتحليل ملفات Markdown والحصول عليها. 2. استخدم نموذجًا مرئيًا كبيرًا (مثل GPT-4o) لتحليل ملفات Markdown والحصول عليها.
يستخدم هذا المشروع تقنية الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتوفير حلول جديدة لمعالجة مستندات PDF، مما يقلل التكاليف بشكل كبير ويحسن الكفاءة. يمكن للمستخدمين المهتمين الذهاب إلى Github لعرض تفاصيل المشروع وتجربة وظيفة تحليل PDF الفعالة والمريحة. ومن المتوقع في المستقبل أن يتم استخدام هذا المشروع على نطاق أوسع في مجالات مثل استخراج البيانات وأتمتة المستندات.