آماده‌سازی PDF برای هوش مصنوعی
محتوای فایل‌های PDF را استخراج کرده و به‌صورت JSON بهینه برای ورود به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و چارچوب‌های هوش مصنوعی مانند LlamaIndex ساختاردهی می‌کند. محتوای هر صفحه استخراج شده و در قالبی ساختاریافته، آماده برای خطوط RAG، چت‌بات‌ها یا سامانه‌های جست‌وجوی معنایی، سازماندهی می‌شود.
نحوهٔ کار
- یک یا چند PDF را با کلیک روی ناحیهٔ رها کردن یا کشیدن فایل‌ها روی آن بارگذاری کنید.
- برای شروع پردازش روی استخراج کلیک کنید.
- یک فایل به‌صورت
filename_llm.jsonدانلود می‌شود. چند فایل یک بایگانیpdf-for-ai.zipتولید می‌کنند.
این ابزار از یکپارچگی PyMuPDF با LlamaIndex برای استخراج محتوای سطح صفحه همراه با فراداده استفاده می‌کند و خروجی‌ای تولید می‌کند که مستقیماً در چارچوب‌های هوش مصنوعی قابل بارگذاری است.
گزینه‌ها
این ابزار گزینهٔ قابل تنظیمی ندارد. همهٔ صفحات با متن کامل و فراداده استخراج می‌شوند.
قالب خروجی
- یک فایل:
filename_llm.json - چند فایل:
pdf-for-ai.zipشامل یک_llm.jsonبرای هر PDF ورودی.
خروجی JSON از طرح‌وارهٔ سند LlamaIndex با محتوای متنی و فیلدهای فرادادهٔ هر صفحه پیروی می‌کند.
موارد استفاده
- آماده‌سازی اسناد PDF برای خطوط تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG).
- ساخت پایگاه دانش قابل جست‌وجو از بایگانی‌های PDF برای یک چت‌بات هوش مصنوعی.
- ارسال گزارش‌های PDF به جریان‌های تحلیل مبتنی بر LLM.
- پیش‌پردازش مقالات پژوهشی برای سامانه‌های جست‌وجوی معنایی و پرسش و پاسخ.
- ساخت داده‌های آموزشی ساختاریافته از مجموعه‌های اسناد PDF.
نکته‌ها
- برای استخراج متن ساده بدون قالب‌بندی ویژهٔ هوش مصنوعی، از PDF به متن استفاده کنید.
- برای خروجی Markdown که سرفصل‌ها و ساختار را حفظ می‌کند، از PDF به Markdown استفاده کنید.
- PDFهای اسکن‌شده خروجی خالی یا ناچیزی تولید می‌کنند. ابتدا آن‌ها را با OCR پردازش کنید تا پیش از استخراج یک لایهٔ متنی اضافه شود.