大语言模型-PDF文档解析

PDF解析能够提升大语言模型系统的信息处理能力和应用范围，为用户提供更加便捷、高效、个性化的服务体验。本文介绍三种常用的pdf解析方式：Open Parse、pdfplumber、PyMuPD。

一、Open Parse

Open Parse是一个能够直观地识别文档布局并有效地对其进行分块的灵活、易于使用的库。

处理流程

将解析出来的相关元素组合在一起，形成一个连贯的结构，输出表示文档不同部分的节点。如下图所示。

默认处理流程

python 复制代码

from openparse import DocumentParser

parser = DocumentParser()

语义辅助的处理流程

将每个节点的文本向量化，然后根据它们的相似性将它们聚类在一起。

目前只支持OpenAI API生成嵌入，但计划很快添加更多选项。

python 复制代码

from openparse import processing, DocumentParser

semantic_pipeline = processing.SemanticIngestionPipeline(
    openai_api_key=OPEN_AI_KEY,
    model="text-embedding-3-large",
    min_tokens=64,
    max_tokens=1024,
)
parser = DocumentParser(
    processing_pipeline=semantic_pipeline,
)
parsed_content = parser.parse(basic_doc_path)

表格处理流程

目前，我们提供三种从PDF中提取表格的选项：unitable , pymupdf 和 table-transformer

用法如下：

python 复制代码

parser = openparse.DocumentParser(
    table_args={...}
)

# ingesting the document
parsed_10k = parser.parse(meta10k_path)

1) Unitable

缺点：计算量大，检测表格位置时会遗漏或错误裁剪。

Name	Type	Description	Default
parsing_algorithm	Literal $"unitable"$	将使用的解析方式，当前unitable	None
min_table_confidence	float	要提取的表的最小置信度得分。	0.75
table_output_format	Literal $"html"$	提取的表格的格式。目前只支持html。	None

python 复制代码

parser = openparse.DocumentParser(
    table_args={
        "parsing_algorithm": "unitable",
        "min_table_confidence": 0.8,
    }
)
parsed_doc = parser.parse(doc_with_tables_path)

2) Pymupdf

在结构相对简单的密集表上运行良好、也很快。

Name	Type	Description	Default
parsing_algorithm	Literal $'pymupdf'$	将使用的解析方式,当前pymupdf	None
min_table_confidence	float	要提取的表的最小置信度得分。	0.75
table_output_format	Literal $'html\|markdown'$	提取的表格的格式。目前只支持html和markdown。	None

python 复制代码

# defining the parser (table_args is a dict)
parser = openparse.DocumentParser(
    table_args={
        "parsing_algorithm": "pymupdf",
        "table_output_format": "markdown"
    }
)

# ingesting the document
parsed_10k = parser.parse(meta10k_path)

3) Table Transformer

在具有更复杂结构和大量空白的表上运行良好。

Name	Type	Description	Default
parsing_algorithm	Literal $"table-transformers"$	将使用的解析方式,当前table-transformers	None
min_table_confidence	float	要提取的表的最小置信度得分。	None
min_cell_confidence	float	要提取的单元格的最小置信度分数。	None
table_output_format	Literal $"markdown", "html"$	提取的表格的格式。同时支持markdown和html。	None

python 复制代码

parser = openparse.DocumentParser(
    table_args={
        "parsing_algorithm": "table-transformers",
        "min_table_confidence": 0.8,
    }
)
parsed_doc2 = parser.parse(doc_with_tables_path)

Visualization

Node类内置了对在jupyter笔记本中将其文本内容呈现为markdown的支持。

python 复制代码

import openparse

basic_doc_path = "./sample-docs/mobile-home-manual.pdf"
parser = openparse.DocumentParser()
parsed_basic_doc = parser.parse(basic_doc_path)

for node in parsed_basic_doc.nodes:
    display(node)

还可以将结果直接叠加在原始pdf上显示

python 复制代码

pdf = openparse.Pdf(basic_doc_path)
pdf.display_with_bboxes(
    parsed_basic_doc.nodes,
)

还可以将原始pdf上标记结果并导出到单独的pdf文件中

python 复制代码

pdf = openparse.Pdf(basic_doc_path)
pdf.export_with_bboxes(
    parsed_basic_doc.nodes,
    output_pdf="./sample-docs/mobile-home-manual-marked-up.pdf"
)

突出特点

🔍 视觉驱动：Open-Parse通过视觉分析提升给LLM的输入质量，超越简单的文本分割。

✍️ Markdown支持：支持基础Markdown解析，包括标题、粗体和斜体。

📊 高精度表格支持：以准确度超越传统工具的方式，将表格提取到干净的Markdown格式。

🛠️ 可扩展性：轻松实现自定义后处理步骤。

💡 直观易用：优秀的编辑器支持，处处自动补全，减少调试时间。

🎯 易于使用：设计上易于上手和学习，减少查阅文档的时间。

二、pdfplumber

三、PyMuPD

Reference

Open Parse Document