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gptpdf:使用大模型(如 GPT-4o)将 PDF 解析为 markdown。

gptpdf:使用大模型(如 GPT-4o)将 PDF 解析为 markdown。

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。

处理流程

  1. 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:

  1. 使用视觉大模型(如 GPT-4o)进行解析,得到 markdown 文件。

样例

有关 PDF,请参阅 examples/attention_is_all_you_need/output.md

安装

pip install gptpdf

使用

  1. from gptpdf import parse_pdf
  2. api_key = 'Your OpenAI API Key'
  3. content, image_paths = parse_pdf(pdf_path, api_key=api_key)
  4. print(content)

更多内容请见 test/test.py

API

  1. def parse_pdf(
  2.         pdf_path: str,
  3.         output_dir: str = './',
  4.         prompt: Optional[Dict] = None,
  5.         api_keyOptional[str] = None,
  6.         base_url: Optional[str] = None,
  7.         model: str = 'gpt-4o',
  8.         verbose: bool = False,
  9.         gpt_worker: int = 1
  10. ) -> 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_pathstr
    PDF 文件路径

  • output_dirstr,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

  • modelstr,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

    • qwen-vl-max

    • GLM-4V

    • Yi-Vision

    • 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)。

  • verbosebool,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_workerint,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:

    1. prompt = {
    2.     "prompt""自定义提示词语",
    3.     "rect_prompt""自定义提示词",
    4.     "role_prompt""自定义提示词"
    5. }
    6. content, image_paths = parse_pdf(
    7.     pdf_path=pdf_path,
    8.     output_dir='./output',
    9.     model="gpt-4o",
    10.     prompt="",
    11.     verbose=False,
    12. )

    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。

版本

  • 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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