使用本地大模型从论文PDF中提取结构化信息

1 安装ollama

点击前往网站 https://ollama.com/ ，下载ollama软件，支持win、Mac、linux

2 下载LLM

ollama软件目前支持多种大模型，如阿里的（qwen、qwen2）、meta的(llama3、llama3.1)，读者根据自己电脑配置下载相应的模型。

以llama3.1为例，根据自己电脑显存性能，选择适宜的版本。如果不知道选什么，那就试着安装，不合适不能用再删除即可。打开电脑命令行cmd(mac是terminal), 网络是连网状态，执行模型下载(安装)命令

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ollama run llama3.1

3 安装python包

在python中调用ollama服务，需要ollama包。

打开电脑命令行cmd(mac是terminal), 网络是连网状态，执行安装命令

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pip install ollama

4启动ollama服务

在Python中调用本地ollama服务，需要先启动本地ollama服务，打开电脑命令行cmd(mac是terminal), 执行

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ollama serve

5 设计提示词

该提示存储在scientific_papers_prompt.txt 中

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科学研究论文：
--- 
{document} 
---

您是分析科学研究论文的专家。 请仔细阅读上面提供的研究论文，并提取以下关键信息：

从研究论文中提取以下六 (6) 个属性：
- 论文标题：研究论文的全名
- 出版年份：论文发表的年份
- 作者：论文所有作者的全名
- 作者联系方式：字典列表，其中每个字典包含每个作者的以下键：
  - 姓名：作者的全名
  - 机构：作者的机构隶属关系
  - 电子邮件：作者的电子邮件地址（如果提供）
- 摘要：论文摘要的全文
- 摘要总结：用 2-3 句话简洁地总结摘要，突出重点

指南：
- 提取的信息应属实，并准确无误。
- 除摘要外，应极其简洁，摘要应完整复制。
- 提取的实体应该是独立的，并且不需要论文的其余部分就能轻松理解。
- 如果论文中缺少任何属性，请将该字段留空，而不是猜测。
- 对于摘要总结，重点介绍研究的主要目标、方法和主要发现。
- 对于作者联系方式，请为每个作者创建一个条目，即使缺少一些信息。如果没有提供作者的电子邮件或机构，请在字典中将该字段留空。

以 JSON 格式回答。JSON 应包含 6 个键："PaperTitle", "PublicationYear", "Authors", "AuthorContact", "Abstract", "SummaryAbstract"。 "AuthorContact"字段应该是字典列表格式。

6 提取信息

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# 从pdf中读取信息以辅助阅读论文
import PyPDF2
import ollama
# 注意版本问题！
# PyPDF2 == 3.0.1
# ollama == 0.3.1
# 读取pdf
# 遍历某个文件夹下的所有pdf文件
def read_pdf_text(filename):
  with open(filename, 'rb') as file:
    # 创建一个PDF阅读器对象
    reader = PyPDF2.PdfReader(file)
    res = []
    # 遍历PDF中的每一页
    for page_num in range(len(reader.pages)):
      # 获取当前页面的文本内容
      text = reader.pages[page_num].extract_text()
      res.append(text)
    return ''.join(res)
def extract_pdf(filename, prompt_content):
    pdf = read_pdf_text(filename=filename)
    prompt_content = open(prompt_content, encoding='utf-8').read()
    response = ollama.chat(model='llama3', 
                       messages = [
                           {'role': 'system', 'content': prompt_content},
                           {'role': 'user', 'content': pdf}
                       ])
    return response['message']['content']
print(extract_pdf(filename='prompts/Mobile Payment Adoption.pdf', prompt_content='prompts/scientific_papers_prompt.txt'))

上述代码分为两部分，首先使用read_pdf_text() 读取pdf文档，并转化为字符串格式。然后将其与提示词文件scientific_papers_prompt.txt输入LLM模型中，并打印出结果：