PDF文件处理与自动化建模分段架构图

1. 总体概述

本架构图描述了从 PDF 输入到生成图模型和向量模型的自动化流程，重点包括：

• • PDF 类型检测与文本提取

• • 行业分类与内容分析

• • 动态创建图模型和向量模型

• • 存储到图数据库和向量数据库

2. 架构模块

2.1 输入模块

• • 输入：PDF 文件（如 your_document.pdf）

• • 前 1-10 页提取：

• • 使用 PyMuPDF 提取文本型 PDF 内容

• • 使用 pytesseract + pdf2image 提取扫描型 PDF 内容

2.2 PDF 类型检测与文本提取

• • 工具：

• • PyMuPDF：处理文本型 PDF

• • pytesseract：处理扫描型 PDF

• • 输出：前 1-10 页的原始文本

2.3 行业分类与内容分析

• • 工具：

• • 关键词匹配（正则表达式）

• • NLP 模型（如 spaCy）或 LLM（Grok 3）进行分类

• • 行业分类规则：

• • 医疗：关键词如“疾病”、“治疗”、“药物”

• • 法律：关键词如“法律”、“合同”、“条款”

• • 技术：关键词如“技术”、“算法”、“系统”

• • 输出：行业标签（如“医疗”）和结构化数据（JSON/Markdown）

2.4 动态建模模块

根据行业选择合适的工具和模型，动态创建图模型和向量模型。

2.4.1 图模型创建

• • 医疗行业图模型：

• • 节点：Chapter、Section、Disease、Treatment

• • 关系：CONTAINS、TREATS

• • 法律行业图模型：

• • 节点：Clause、Party、Contract

• • 关系：BELONGS_TO、SIGNATORY

• • 技术行业图模型：

• • 节点：Section、Technology、Process

• • 关系：DEPENDS_ON、IMPLEMENTS

• • 工具：Neo4j 驱动程序

2.4.2 向量模型创建

• • 嵌入模型选择：

• • 医疗：paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 或 BioBERT

• • 法律：LegalBERT

• • 技术：all-MiniLM-L6-v2 或 TechBERT

• • 工具：Sentence Transformers、Pinecone

2.5 存储模块

Neo4j 存储图数据库Pinecone 存储向量数据库

• • 图数据库：Neo4j（存储实体和关系）

• • 向量数据库：Pinecone（存储向量和元数据）

3. 流程示例（医疗行业 PDF）

基于你的 PDF 示例（“第 1 章 呼吸系统疾病用药”）：

3.1 输入

• • PDF 文件：your_document.pdf

3.2 提取与检测

• • 提取前 1-10 页文本（使用 PyMuPDF，文本型 PDF）

• • 文本示例：

  第 1 章 呼吸系统疾病用药
  1.1 急性上呼吸道感染
  1. 疾病概述
  急性支气管炎，治疗方法：吸入激素，具有抗炎作用。

3.3 行业分类

• • 关键词：“疾病”、“治疗”、“药物” → 行业分类为“医疗”

3.4 动态建模

• • 图模型：

• • 节点：Chapter（第 1 章）、Section（1.1 急性上呼吸道感染）、Disease（急性支气管炎）、Treatment（吸入激素）

• • 关系：CONTAINS（章节包含小节）、TREATS（疾病关联治疗）

• • 向量模型：

• • 嵌入模型：paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

• • 向量化文本：每个章节、疾病、治疗生成向量

3.5 存储

• • 图数据库：Neo4j 存储图模型

• • 向量数据库：Pinecone 存储向量

4. 工具与依赖

• • Python 库：

• • PyMuPDF：文本提取

• • pytesseract + pdf2image：OCR

• • sentence-transformers：向量化

• • neo4j：图数据库

• • pinecone-client：向量数据库

• • spaCy 或 Hugging Face Transformers：NLP 分析

• • 外部服务：

• • Grok 3（或类似 LLM）：行业分类与结构化

• • Neo4j、Pinecone API

5. 注意事项

• • 性能优化：对大规模 PDF 使用并行处理

• • 错误处理：OCR 噪声清洗、结构化错误检测

• • 可扩展性：为新行业添加分类规则

• • 隐私保护：敏感数据加密存储