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将 PDF、Word 等文档解析成适合大型语言模型(LLM)处理的格式,具有深远的好处和意义。
首先,这种转换确保了文档内容的可访问性和可读性,使得 LLM 能够更准确地理解和处理信息。其次,通过优化格式,可以提高 LLM 处理文档的效率,减少因格式不兼容或解析错误导致的时间和资源浪费。此外,解析后的格式通常更加结构化,有助于 LLM 进行更深入的语义分析和信息提取,从而提升其在自然语言处理任务中的表现。
本文 Kakuqo 将介绍一款开源的全能文档解析器 —— MegaParse,它能将 PDF、PPT 和 Word 等文档解析成适合 LLM 处理的格式。该解析器由 quivr[1] 的开发团队开源,quivr 是一个开源的 RAG 框架,目前 Github 上的 Star 数高达 34.5K。
pip install megaparse
.env
文件中配置 OpenAI keyOPENAI_API_KEY=CHANGE_ME
3.1 poppler:一款基于 xpdf-3.0 的 PDF 渲染库。
3.2 tesseract:一款开源的 OCR 引擎,Github Star 数高达 60.1K。
app.py
文件并输入以下代码from megaparse import MegaParse
megaparse = MegaParse(file_path="./test.pdf")
document = megaparse.load()
print(document.content)
megaparse.save_md(content, "./test.md")
python app.py
MegaParse 作为一个新的开源项目,它的功能还在不断迭代中,以下是近期它的开发计划。
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