Intelligent Document Processing System

지능형 문서 처리 걸레 시스템?

이 문서 처리 시스템은 사용자 문서를 효율적으로 분석하고 컨텐츠와 관련된 사용자 쿼리에 대한 정확한 응답을 제공하도록 설계되었습니다. 고급 알고리즘으로 구동되는이 제품은 문서 내에서 통찰력이나 정보를 찾는 사용자에게 완벽한 경험을 제공합니다. 특정 세부 사항을 검색하든 주요 정보를 추출하든이 시스템은 정밀도와 속도로 다양한 문서 처리 작업을 처리 할 수 ​​있습니다.

설치:

전제 조건 : Java 17 이상, Maven은 백엔드가 작동하기 위해 시스템에 설정해야합니다.

1. 저장소를 복제하십시오
2. 이 링크를 사용하여 장갑 단어 임베딩을 다운로드하십시오 : http://nlp.stanford.edu/data/glove.6b.zip 및 zip 파일 추출
3. 프로젝트 디렉토리로 이동하십시오
4. application.properties 파일을 기본 위치에있는 프로젝트의 파일을 설정합니다 [application.properties를위한 템플릿. 리포지토리에 제공됩니다]
5. 프로젝트 구축 : MVN Clean 설치
6. 스프링 프로젝트를 시작하십시오
7. 브라우저의 '프론트 엔드'폴더에있는 Frontend.html 파일을 엽니 다.

용법:

사용자 이름을 입력하십시오 : 지정된 필드에 사용자 이름을 입력하여 시작하십시오.

이제 새 문서를 제출하거나 제출 된 문서를 쿼리 할 수 ​​있습니다.

---- 파일을 제출하십시오

파일 선택 : "파일 선택"버튼을 클릭하여 업로드 할 파일을 선택하십시오.

파일에서 텍스트 가져 오기 : 파일을 선택한 후 "파일에서 텍스트 가져 오기"버튼을 클릭하십시오. 챗봇은 아래 파일에서 추출한 텍스트 데이터를 미리 보게됩니다.

제출 파일 : 텍스트 미리보기에 만족하고 파일 내용에 따라 질문을하려면 "파일 제출"버튼을 클릭하십시오.

---- 파일을 쿼리하십시오

쿼리 버튼 : 데이터를 입력 한 후에는 "쿼리 hit"버튼을 클릭하여 챗봇에 쿼리를 제출하십시오.

결과보기 : 챗봇은 쿼리를 처리하고 아래 결과 상자에 결과를 표시합니다. 그런 다음 챗봇이 제공 한 응답을 검토 할 수 있습니다.

향후 개선 사항 :

1. 여러 파일 형식에 대한 지원.
2. 프런트 엔드에로드 아이콘을 추가하여 사용자 요청이 처리 될 때를 나타냅니다.
3. 쿼리 답변을 정확하고 입력 데이터와 더 잘 맞추기위한 더 나은 프롬프트 엔지니어링.

참조 :

글러브 임베드 사용을 위해, 나는이 놀라운 프로젝트의 코드 (https://github.com/chen0040/java-text-embedding/tree/master)에서 언급했습니다.