이 프로젝트는 GPT 모델을 사용하여 PDF 파일의 지능적인 구문 분석을 실현하고 조판, 수학 공식, 표, 그림 및 차트와 같은 복잡한 콘텐츠를 효율적으로 처리합니다. 핵심 장점은 높은 정확성과 페이지당 평균 구문 분석 비용이 0.013달러에 불과하여 PDF 처리 효율성을 크게 향상시킨다는 것입니다. 이 저비용 고효율 솔루션은 대량의 PDF 문서를 처리해야 하는 사용자나 기업에 매우 높은 실용성을 제공합니다. 이 프로젝트는 초기 구문 분석을 위해 PyMuPDF 라이브러리를 활용하고 심층 처리를 위해 대규모 시각적 모델(예: GPT-4)과 결합하여 최종적으로 편집하고 사용하기 쉬운 Markdown 파일을 생성합니다. 자세한 단계는 다음과 같습니다.
이 Github 프로젝트는 GPT 모델을 사용하여 PDF 파일을 구문 분석합니다. 이는 페이지당 평균 비용 $0.013로 PDF의 레이아웃, 수학 공식, 표, 그림, 차트 및 기타 콘텐츠를 완벽하게 구문 분석할 수 있습니다. PDF 파일을 구문 분석하는 단계는 다음과 같습니다. 1. PyMuPDF 라이브러리를 사용하여 PDF를 텍스트가 아닌 영역과 텍스트 영역으로 구문 분석합니다.
PyMuPDF 라이브러리를 사용하여 PDF를 텍스트가 아닌 영역과 텍스트 영역으로 구문 분석하고 GPT-4o와 같은 대규모 시각화 모델을 사용하여 Markdown 파일을 구문 분석하고 얻습니다. 2. 대규모 시각화 모델(예: GPT-4o)을 사용하여 Markdown 파일을 구문 분석하고 가져옵니다.
이 프로젝트는 고급 AI 기술을 사용하여 PDF 문서 처리를 위한 새로운 솔루션을 제공하여 비용을 크게 절감하고 효율성을 향상시킵니다. 관심 있는 사용자는 Github로 이동하여 프로젝트 세부 정보를 확인하고 효율적이고 편리한 PDF 구문 분석 기능을 경험할 수 있습니다. 앞으로 본 프로젝트는 데이터 추출, 문서 자동화 등의 분야에서 더욱 폭넓게 활용될 것으로 예상됩니다.