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为什么它是从PDF中解析数据的最佳工具？PDF文件解析新选择，构建LLM 大模型数据基础

发布日期：2024-11-07 07:51:19 浏览次数： 1733 来源：码科智能

我们希望有一个易于安装又尽可能简单易用的工具，可以将任何PDF文件解析成机器和LLM可读的markdown格式，无论PDF有多复杂（包括带有文本/表格/图片的文档），并保存在本地文件系统中。

但老实说：并非所有 PDF 提取工具都能胜任上述任务。我们都知道处理 PDF 时的情况，尤其是当这些 PDF 是密集的研究论文或包含表格、图像和元数据的文档时，一些常规的PDF解析工具直接GG了。直到我发现了 PyMuPDF4LLM — 一个很快成为我处理 PDF 所有内容的首选工具。

支持从非结构化文档中提取表格

1. 我们在实际工作中都面临的PDF困境？

”想象一下：你正在从事一个项目，该项目涉及针对特定领域的任务（例如，法律文件或科学论文）微调 LLM。您需要在保持结构的同时提取文本，提取一些表格，并获取高质量的图像以进行模型训练。听起来很简单，对吧？

但使用大多数 PDF 工具，您要么得到丢失上下文的乱码文本，要么更糟糕的是，图像更像是“低质量”而不是有用的数据。甚至有些工具完全错过表格或弄乱了单词对齐。

这就是 PyMuPDF4LLM 的用武之地。它灵活、快速，几乎可以处理任何数据提取任务。无论您是在构建基于 LLM 的应用程序，还是只需要准备数据以进行微调，此工具都能满足您的需求。

2. 为什么PyMuPDF4LLM在LLM任务中效果如此好？

多功能 Markdown 提取 ：无论提取基本文本还是对其进行结构化以进行微调，PyMuPDF4LLM 都以易于阅读的 Markdown 格式提供所有内容。它快速、高效，并确保所有内容（文本、图像、表格和元数据）都以 LLM 可以直接使用的格式捕获。

应用灵活性 ：不仅适合文本提取。还可以按页提取数据，将其保存为 RAG 任务所需的格式，或直接将其管道传输到 LlamaIndex（用于嵌入和文档搜索）等框架中。

综合提取 ：这个工具不仅仅是抓取纯文本，它还提供图像提取、逐字分块、表格提取等。支持图像和矢量图形提取（以及在 MD 文本中包含参考资料）。

3. 如何提取精确的数据及使用用例？

pip install pymupdf4llm

在这个例子中，使用 PyMuPDF4LLM 将研究论文的内容提取成 Markdown 格式，可以提取文本，包括标题、列表和其他格式。为什么选择 Markdown？它非常适合微调模型，因为它保留了结构和格式，这对于从 LLM 生成连贯的响应至关重要。

import pymupdf4llm# Extract PDF content as Markdownmd_text = pymupdf4llm.to_markdown("input.pdf")print(md_text[:500])# Print first 500 characters

可以准确定位要提取的页面，从而节省时间和资源。此功能在处理大量文档时特别有用。例如，提取特定的章节或章节可以很容易地只使用最相关的信息来训练 LLM。

import pymupdf4llm# Extract only pages 10 and 11md_text = pymupdf4llm.to_markdown("bengio03a.pdf", pages=[10, 11])print(md_text[:500])# Print first 500 characters

将提取的数据存储在 Markdown 中可以轻松协作或审查，尤其是在为 LLM 微调准备数据时。保存的灵活性使其非常适合以增量方式构建数据集。

import pymupdf4llmllama_reader = pymupdf4llm.LlamaMarkdownReader()llama_docs = llama_reader.load_data("bengio03a.pdf")print(f"Number of LlamaIndex documents: {len(llama_docs)}")print(f"Content of first document: {llama_docs[0].text[:500]}")

当处理包含大量视觉数据的技术文档或报告时，这是完美的选择，即使对于高分辨率图像也能很好地工作。另外表格通常包含关键数据，尤其是在技术文档中，PyMuPDF4LLM 确保这些数据被准确提取，为下游分析做好准备。

import pymupdf4llmimport json
md_text_images = pymupdf4llm.to_markdown(doc="bengio03a.pdf", pages=[1, 11], page_chunks=True, write_images=True, image_path="images", image_format="jpg", dpi=200)print(md_text_images[0]['images'])# Print image information from the first chunk
md_text_tables = pymupdf4llm.to_markdown(doc="bengio03a.pdf", pages=[12],# Specify pages containing tables )print(md_text_tables)

在多个项目中广泛使用 PyMuPDF4LLM 之后，我可以自信地说它是用于 LLM 任务的最通用和最可靠的 PDF 数据提取工具。无论您是在构建 RAG 系统、微调 LLM，还是只需要一个可靠的PDF 提取工具，都可以尝试一下 PyMuPDF4LLM。它精简、高效，而且根据我的经验，它就是有效的。

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