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型来优化表格的提取效果。
总共支持了16个文件数据类型,整理到表格如下: 文件类型依赖组件说明 hwpolefile pdfpypdf docxdocx2txt pptx、pptm、pptpython-pptx、transformers、torch用到一些模型,对数据进行理解、提取 jpg、png、jpeg、sentencepiece、transformers、torch用到一些模型,对数据进行理解、提取 ...
llama_index(@jerryjliu0):高级RAG模式适用于带有嵌入表格的文档 Jerry Liu的推文强调了处理包含表格的PDF文档时的重要考虑因素。 Jerry Liu的推文强调了处理包含表格的PDF文档时的重要考虑因素。 @llama_index的转发警告说,在处理这类文档时不要使用简单的分块策略。相反,建议使用高级的Recognize, Analyze, and Gene...
然而,当面对具有复杂格式和多样化元素的PDF时,LlamaIndex的标准功能达不到要求。这一缺口需要补充工具或自定义编码,例如使用pdfpwoods进行数据表格提取,以填补LlamaIndex在这些场景中留下的空白。对于旨在将LlamaIndex集成到文档处理系统中的用户来说,了解这一限制至关重要。这不仅仅是要认识到LlamaIndex的作用,还需要...
llamaindex推出了自己的saas ai,同时release新能力llamaparse,可以用纯文本的gpt3.5+parse+rag的廉价方案就能处理 pdf里的表格和图形这种半结构化数据,比如demo里对比苹果两年的财报表格,找出insight。这种原来只能用gptv多模态解决的问题,现在便宜一半就能给干了,准确率还更高,llamaindex这么弄langchain估计随后也会跟,...
LlamaIndex在索引复杂PDF方面的熟练程度是一个飞跃,但它突出了在音频和图像等不同文件类型的索引方面的巨大差距。这一差距标志着非结构化数据索引创新的前沿尚未开发。真正的挑战在于开发框架,不仅可以识别这些非文本文件中的元素,还可以将其上下文化,从而理解它们在更大的数据集中的重要性。为了解决这一问题,未来的技...
展開表格 處理描述LlamaIndex 資料擷取 從PDF、API 或資料庫等來源匯入數據。 SimpleDirectoryReader 區塊檔 將大型檔分解成較小的區塊。 SentenceSplitter 向量索引建立 建立向量索引,以便進行有效率的相似性搜尋。 VectorStoreIndex 遞歸擷取 (選擇性) 從索引 使用階層式擷取來管理複雜的數據...
https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/query_engine/pdf_tables/recursive_retriever.html 问题7:回答不全面 有时候我们得到的是部分答案,并不是说它们是错误的,但它们并没有提供所有必要的细节,即便这些信息实际上是存在并且可以获取的。比如,如果有人问:“文档A、B和C中都讨论了哪些主要内容?”针对每...
尽管LlamaIndex 有自己的一组数据连接器来读取 PDF,但我们仍然需要编写一个小函数来加载 PDF,因为我们是通过 Streamlit 完成的。process_pdf() from pypdf import PdfReader from llama_index.schema import Document def process_pdf(pdf): file = PdfReader(pdf) ...
概念:在LlamaIndex中,Document代表了任何形式的数据源的容器。这可以是文本文件、PDF、数据库中的一条记录、API响应或其他任何形式的数据。 存储内容: 文本数据:Document的主体内容,比如一篇文章的文本。 属性数据:与文本数据相关的属性,如作者、创建日期等。