本文展示了如何用LlamaIndex构建一个简历解析应用,从PDF简历中提取候选人的关键信息,并将其结构化以便快速查询。主要步骤1. 文档解析:将简历PDF解析为句子,并将这些句子转换为嵌入向量。2. 索引创建:用句子嵌入创建索引,使查询更高效。3. Pydantic模型:利用Python的Pydantic库定义候选人的数据模型(包括姓名、邮箱、...
本示例程序,使用的是一个PDF文件,由于我们并未指定分割等策略,LlamaIndex对于PDF文件是以Page为单位,进行切割,最终将所有的Document对象存储进入向量数据库 2.1.2 构建向量数据库索引(Index) 当本地数据集处理完成,得到一个Document集合的时候,此时,这需要构建向量数据库的索引,主要是包含几个过程: ...
2.1 从 PDF 中提取表格 完成从 PDF 中提取表格的任务,可以依赖多种光学字符识别(OCR)技术和库,同时也可以考虑使用云服务,但这涉及较高的成本。UnstructuredIO 提供了一个功能强大的 partition_pdf 方法,它通过多个参数让你能够灵活地在处理速度和识别准确性之间做出权衡,并且可以指定特定的深度学习模...
PDF解析:通过LlamaIndex将本地PDF文档进行解析,提取出文本、图像、表格等关键内容,并进行初步的分类和标签化。 数据预处理:清洗提取出的数据,去除冗余和错误信息,确保图谱数据的准确性。 GraphRAG构建:基于预处理后的数据,利用GraphRAG算法进行知识图谱的构建。这一步骤包括实体的识别、关系的抽取以及图谱的生成与优化。
其实这个主要是pdf转文本时丢失了结构化信息。我的处理方式是用LlamaParse,LlamaIndex's official tool for PDF parsing, available as a managed API。把pdf解析成能保留结构化表格信息的markdown文本,再进行输出分析。FinGPT的回答里南美洲的储量数据似乎提取有误。查看图片 ...
required_exts=[".pdf"], #只读取pdf文件 file_extractor={".pdf": PyMuPDFReader()} #指定pdf解析加载器 ).load_data() # 定义 Node Parser node_parser = TokenTextSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=100) #没给chunk文本块300个tocken #文字重叠允许100个token ...
第四个 P Y Pdf是一个免费开源的python PDF库,能够分割,合并,裁剪和转换PDF文件的页面。我们将使用这个库来解析我们的PDF文件。 ——— 第五个Gradio是一个开源Python库,只需要通过几行代码就可以快速的搭建一个机器学习相关的应用程序。 ——— 接下来...
考虑到用户生成文件的复杂挑战,LlamaParse将复杂的电子表格有效解析为LLM友好表的能力值得怀疑。复杂的公式,尤其是数组函数和非规范化引用,如LibreOffice Calc ODS表中的引用,因导致解析困难而臭名昭著。这些元素对电子表格的逻辑和功能至关重要,处理它们的查准率/准确率对于维护数据的完整性是不可谈判的。为了验证Llama...
文档/节点:文档是数据的容器,无论它来自PDF、API还是数据库。Node是Document的一个片段,丰富了元数据和关系,为精确的检索操作铺平了道路。 数据索引:在获取数据后,LlamaIndex将数据整理成可检索的格式。这个过程包括解析、嵌入和元数据推理,并最终导致知识库的创建。