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gptpdf

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使用视觉大语言模型（如 GPT-4o）将 PDF 解析为 markdown。

我们的方法非常简单(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。

每页平均价格：0.013 美元

我们使用 GeneralAgent lib 与 OpenAI API 交互。

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 examples/attention_is_all_you_need.pdf。

安装

pip install gptpdf

使用

本地安装使用

from gptpdf import parse_pdf

api_key = 'Your OpenAI API Key'
content, image_paths = parse_pdf(pdf_path, api_key=api_key)
print(content)

更多内容请见 test/test.py

Google Colab

详情见 examples/gptpdf_Quick_Tour.ipynb

API

parse_pdf

函数：

def parse_pdf(
        pdf_path: str,
        output_dir: str = './',
        prompt: Optional[Dict] = None,
        api_key: Optional[str] = None,
        base_url: Optional[str] = None,
        model: str = 'gpt-4o',
        verbose: bool = False,
        gpt_worker: int = 1,
        **args
) -> 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_path：str
    PDF 文件路径

  • output_dir：str，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。

  • model：str，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）。

  • verbose：bool，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_worker：int，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：
    prompt = {
    "prompt": "自定义提示词语",
    "rect_prompt": "自定义提示词",
    "role_prompt": "自定义提示词"
}

content, image_paths = parse_pdf(
    pdf_path=pdf_path,
    output_dir='./output',
    model="gpt-4o",
    prompt="",
    verbose=False,
)

    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。

  • **args"": LLM 中其他参数，例如 temperature，max_tokens, top_p, frequency_penalty, presence_penalty 等。

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