В этом проекте используется модель GPT для реализации интеллектуального анализа PDF-файлов и эффективной обработки сложного контента, такого как набор текста, математические формулы, таблицы, изображения и диаграммы. Его основное преимущество заключается в высокой точности и средней стоимости анализа всего 0,013 доллара США за страницу, что значительно повышает эффективность обработки PDF-файлов. Это недорогое и высокоэффективное решение имеет чрезвычайно высокую практическую ценность для пользователей или предприятий, которым необходимо обрабатывать большое количество PDF-документов. Этот проект использует библиотеку PyMuPDF для первоначального анализа в сочетании с большими визуальными моделями (такими как GPT-4) для углубленной обработки и, наконец, генерирует файлы Markdown, которые легко редактировать и использовать. Ниже приведены подробные шаги:
Этот проект Github использует модель GPT для анализа PDF-файлов, которая может идеально анализировать макет, математические формулы, таблицы, изображения, диаграммы и другой контент в PDF со средней стоимостью за страницу 0,013 доллара США. Шаги для анализа PDF-файлов следующие: 1. Используйте библиотеку PyMuPDF для анализа PDF-файла на нетекстовые и текстовые области.
Используйте библиотеку PyMuPDF для анализа PDF-файла на нетекстовые и текстовые области, а также используйте большие модели визуализации, такие как GPT-4o, для анализа и получения файлов Markdown. 2. Используйте большую модель визуализации (например, GPT-4o) для анализа и получения файлов Markdown.
В этом проекте используются передовые технологии искусственного интеллекта для предоставления новых решений для обработки PDF-документов, что значительно снижает затраты и повышает эффективность. Заинтересованные пользователи могут перейти на Github, чтобы просмотреть детали проекта и воспользоваться его эффективной и удобной функцией анализа PDF-файлов. Ожидается, что в будущем этот проект будет более широко использоваться в таких областях, как извлечение данных и автоматизация документов.