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今天给大家分享一个开源的项目, 使用视觉大语言模型(如 GPT-4o)将 PDF 解析为 markdown。
方法非常简单(只有293行代码),但几乎可以完美地解析排版、数学公式、表格、图片、图表等。
使用 GeneralAgent lib 与 OpenAI API 交互。 每页平均价格:0.013 美元
pdfgpt-ui 是一个基于 gptpdf 的可视化工具。
使用 PyMuPDF 库,对 PDF 进行解析出所有非文本区域,并做好标记,比如:
使用视觉大模型(如 GPT-4o)进行解析,得到 markdown 文件。
有关 PDF,请参阅 examples/attention_is_all_you_need/output.md
pip install gptpdf
- from gptpdf import parse_pdf
-
- api_key = 'Your OpenAI API Key'
- content, image_paths = parse_pdf(pdf_path, api_key=api_key)
- print(content)
更多内容请见 test/test.py
- def parse_pdf(
- pdf_path: str,
- output_dir: str = './',
- prompt: Optional[Dict] = None,
- api_key: Optional[str] = None,
- base_url: Optional[str] = None,
- model: str = 'gpt-4o',
- verbose: bool = False,
- gpt_worker: int = 1
- ) -> Tuple[str, List[str]]:
将 PDF 文件解析为 Markdown 文件,并返回 Markdown 内容和所有图片路径列表。
参数:
pdf_path:str
PDF 文件路径
output_dir:str,默认值:'./'
输出目录,存储所有图片和 Markdown 文件
api_key:*Optional[str]*,可选
OpenAI API 密钥。如果未提供,则使用 OPENAI_API_KEY
环境变量。
base_url:*Optional[str]*,可选
OpenAI 基本 URL。如果未提供,则使用 OPENAI_BASE_URL
环境变量。可以通过修改该环境变量调用 OpenAI API 类接口的其他大模型服务,例如GLM-4V
。
model:str,默认值:'gpt-4o'。OpenAI API 格式的多模态大模型。如果需要使用其他模型,例如
Azure OpenAI,通过将 base_url
指定为 https://xxxx.openai.azure.com/
来使用 Azure OpenAI,api_key
是 Azure API 密钥,模型类似于 azure_xxxx
,其中 xxxx
是部署的模型名称(已测试)。
verbose:bool,默认值:False,详细模式,开启后会在命令行显示大模型解析的内容。
gpt_worker:int,默认值:1
GPT 解析工作线程数。如果您的机器性能较好,可以适当调高,以提高解析速度。
prompt: dict, 可选,如果您使用的模型与本仓库默认的提示词不匹配,无法发挥出最佳效果,我们支持自定义加入提示词。 仓库中,提示词分为三个部分,分别是:
prompt
:主要用于指导模型如何处理和转换图片中的文本内容。
rect_prompt
:用于处理图片中标注了特定区域(例如表格或图片)的情况。
role_prompt
:定义了模型的角色,确保模型理解它在执行PDF文档解析任务。 您可以用字典的形式传入自定义的提示词,实现对任意提示词的替换,这是一个例子:
- prompt = {
- "prompt": "自定义提示词语",
- "rect_prompt": "自定义提示词",
- "role_prompt": "自定义提示词"
- }
-
- content, image_paths = parse_pdf(
- pdf_path=pdf_path,
- output_dir='./output',
- model="gpt-4o",
- prompt="",
- verbose=False,
- )
-
您不需要替换所有的提示词,如果您没有传入自定义提示词,仓库会自动使用默认的提示词。默认提示词使用的是中文,如果您的PDF文档是英文的,或者您的模型不支持中文,建议您自定义提示词。
0.0.9~0.0.10: 优化 PDF 解析流程,解析效果更好
0.0.2 - 0.0.8: 添加 gpt_worker 参数;添加 GLM-4V、Azure OpenAI 支持;修复一些 bug
0.0.1: 第一个版本
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