LLMs之gptpdf：gptpdf的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

LLMs之gptpdf：gptpdf的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

目录

gptpdf的简介

1、处理流程

[第一步，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:](#第一步，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:)

[第二步，使用视觉大模型（如 GPT-4o）进行解析，得到 markdown 文件。](#第二步，使用视觉大模型（如 GPT-4o）进行解析，得到 markdown 文件。)

gptpdf的安装和使用方法

1、安装

2、使用

解读test.py代码

3、API

gptpdf的案例应用

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gptpdf的简介

gptpdf是一款主要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。每页平均价格仅需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。

Github地址 ：GitHub - CosmosShadow/gptpdf: Using GPT to parse PDF

1、 处理流程

第一步，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:

第二步，使用视觉大模型（如 GPT-4o）进行解析，得到 markdown 文件。

gptpdf的安装和使用方法

1、 安装

pip install gptpdf

2、 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

地址：https://github.com/CosmosShadow/gptpdf/blob/main/test/test.py

解读test.py代码

import os

# 从 .env 文件中加载环境变量
import dotenv
dotenv.load_dotenv()

def test_use_api_key():
    from gptpdf import parse_pdf
    pdf_path = '../examples/attention_is_all_you_need.pdf'
    output_dir = '../examples/attention_is_all_you_need/'
    # 从环境变量中获取 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_API_BASE
    api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
    base_url = os.getenv('OPENAI_API_BASE')
    # 手动提供 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_API_BASE
    content, image_paths = parse_pdf(pdf_path, output_dir=output_dir, api_key=api_key, base_url=base_url, model='gpt-4o', gpt_worker=6)
    # 输出解析后的内容和图像路径
    print(content)
    print(image_paths)
    # 同时会生成 output_dir/output.md 文件

def test_use_env():
    from gptpdf import parse_pdf
    pdf_path = '../examples/attention_is_all_you_need.pdf'
    output_dir = '../examples/attention_is_all_you_need/'
    # 使用环境变量中的 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_API_BASE
    content, image_paths = parse_pdf(pdf_path, output_dir=output_dir, model='gpt-4o', verbose=True)
    # 输出解析后的内容和图像路径
    print(content)
    print(image_paths)
    # 同时会生成 output_dir/output.md 文件

def test_azure():
    from gptpdf import parse_pdf
    # Azure API Key
    api_key = '8ef0b4df45e444079cd5a4xxxxx' 
    # Azure API 基础 URL
    base_url = 'https://xxx.openai.azure.com/' 
    # Azure 部署的模型 ID 名称（不是 OpenAI 模型名称）
    model = 'azure_xxxx'

    pdf_path = '../examples/attention_is_all_you_need.pdf'
    output_dir = '../examples/attention_is_all_you_need/'
    # 使用提供的 Azure API Key 和基础 URL
    content, image_paths = parse_pdf(pdf_path, output_dir=output_dir, api_key=api_key, base_url=base_url, model=model, verbose=True)
    # 输出解析后的内容和图像路径
    print(content)
    print(image_paths)

if __name__ == '__main__':
    # 取消注释以运行特定的测试函数
    # test_use_api_key()
    # test_use_env()
    test_azure()

3、API

parse_pdf (pdf_path, output_dir='./', api_key=None, base_url=None, model='gpt-4o', verbose=False)

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。

• pdf_path：pdf 文件路径

• output_dir：输出目录。存储所有图片和 markdown 文件

• api_key：OpenAI API 密钥（可选）。如果未提供，则使用 OPENAI_API_KEY 环境变量。

• base_url：OpenAI 基本 URL。（可选）。如果未提供，则使用 OPENAI_BASE_URL 环境变量。

• model ：OpenAI API格式的多模态大模型，默认为 "gpt-4o"。 如果您需要使用其他模型，例如 qwen-vl-max (尚未测试)

  GLM-4V, 可以通过修改环境变量 OPENAI_BASE_URL 或 指定API参数 base_url 来使用。 (已经测试)

  您也可以通过将 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（不是 openai 模型名称）(已经测试)

• verbose：详细模式

• gpt_worker: gpt解析工作线程数，默认为1. 如果您的机器性能较好，可以适当调高，以提高解析速度。

gptpdf的案例应用

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