本项目利用GPT模型实现PDF文件的智能解析，高效处理排版、数学公式、表格、图片和图表等复杂内容。其核心优势在于准确率高，平均每页解析成本仅需$0.013，极大提升了PDF处理效率。此低成本高效益的方案，对于需要大量处理PDF文档的用户或企业来说，具有极高的实用价值。该项目利用PyMuPDF库进行初始解析，再结合大型视觉模型（如GPT-4）进行深度处理，最终生成易于编辑和使用的Markdown文件。以下为详细步骤：
该Github项目是使用GPT模型解析PDF文件，可以完美解析PDF中的排版、数学公式、表格、图片、图表等内容，平均每页成本为$0.013。 解析PDF文件的步骤如下： 1. 使用PyMuPDF库将PDF解析为非文本区域和文本区域。
使用PyMuPDF库将PDF解析为非文本区域和文本区域，并使用大型可视化模型（例如GPT-4o）解析并获取Markdown文件。 2. 使用大型可视化模型（例如GPT-4o）解析并获取Markdown文件。
该项目利用先进的AI技术，为PDF文档处理提供了新的解决方案，大大降低了成本，提升了效率。 感兴趣的用户可以前往Github查看项目详情，体验其高效便捷的PDF解析功能。 未来，该项目有望在数据提取、文档自动化等领域得到更广泛的应用。