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ContextGem:可從文檔中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的AI工具

ContextGem是什么?

ContextGem是一款從文檔中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的ai工具,其核心能力在于能夠根據(jù)用戶指定的提取信息自動(dòng)理解意圖,并精準(zhǔn)定位到文檔中對(duì)應(yīng)的內(nèi)容,尤其擅長進(jìn)行深度分析。

它非常適合需要大量閱讀文檔的場(chǎng)景,比如提取合同中的關(guān)鍵條款、報(bào)告中的重要數(shù)據(jù)、論文中的核心觀點(diǎn)等,幫助用戶高效地進(jìn)行精讀。

ContextGem不僅能定位信息,告訴你具體在哪一段、哪一句話,還能解釋提取這些信息的原因以及推理過程。它通過幾行代碼就能完成復(fù)雜的提取任務(wù),自動(dòng)化程度非常高,許多復(fù)雜操作都被封裝好了。它能夠自動(dòng)生成提示詞、自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證、自動(dòng)分段,大大簡化了用戶的操作流程。

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ContextGem核心功能

  • 自動(dòng)化動(dòng)態(tài)提示:自動(dòng)根據(jù)提取需求生成定制化的全面提示,無需手動(dòng)編寫和維護(hù)提示。

  • 自動(dòng)生成數(shù)據(jù)模型和驗(yàn)證器:自動(dòng)從定義中創(chuàng)建 Pydantic 數(shù)據(jù)模型和驗(yàn)證邏輯,避免重復(fù)編寫樣板代碼。

  • 精確映射提取內(nèi)容:自動(dòng)將提取數(shù)據(jù)精確映射回源文檔的位置(精確到段落或句子級(jí)別),確保結(jié)果可驗(yàn)證和可追溯。

  • 提供提取理由:自動(dòng)包括支持每條提取數(shù)據(jù)的文本理由或證據(jù),增強(qiáng)結(jié)果的透明度和可信度。

  • 智能文檔分割:利用最先進(jìn)的神經(jīng)分割(SaT)模型,準(zhǔn)確地將文檔分割成段落和句子,并支持多種語言。

  • 統(tǒng)一提取流程:允許在單一、聲明式且可重用的管道配置中定義整個(gè)提取工作流,包括嵌套上下文和特定角色的 LLM。

  • 支持嵌套上下文提取:自動(dòng)根據(jù)管道定義處理層次化信息提取(例如文檔 > 部分 > 子部分 > 實(shí)體),簡化復(fù)雜文檔分析。

  • 內(nèi)置并發(fā)處理:通過簡單的 use_concurrency=True 開關(guān),啟用并發(fā) I/O 處理,加速涉及多個(gè) LLM 調(diào)用的密集型提取工作流。

  • 自動(dòng)跟蹤使用和成本:無需額外設(shè)置即可監(jiān)控工作流中的 LLM 調(diào)用、令牌使用量和相關(guān)成本。

  • 集成回退和重試邏輯:內(nèi)置重試機(jī)制,并允許輕松配置回退 LLM,提高彈性。

  • 多語言支持:支持輸入和輸出多種語言,無需額外提示。

  • 支持多種 LLM 提供商:支持云 LLM(如 OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI 等)和本地 LLM(如 Ollama、LM Studio 等),并提供統(tǒng)一接口,便于切換。

  • 優(yōu)化策略:提供優(yōu)化準(zhǔn)確性、速度和成本的策略,以及處理長文檔和選擇合適 LLM 的建議。

  • 結(jié)果序列化:可以保存和加載文檔對(duì)象、管道和 LLM 配置,避免重復(fù)調(diào)用昂貴的 LLM。

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文檔轉(zhuǎn)換器

ContextGem 提供了內(nèi)置的文檔轉(zhuǎn)換器,可以將 DOCX 文件轉(zhuǎn)換為 LLM 可用的數(shù)據(jù)。它能夠提取其他開源工具通常無法捕獲的信息,如錯(cuò)位表格、注釋、腳注、文本框、頁眉/頁腳和嵌入圖像,并保留文檔結(jié)構(gòu)和豐富的元數(shù)據(jù),以便進(jìn)行更好的 LLM 分析。

ContextGem應(yīng)用場(chǎng)景

ContextGem 專注于從單個(gè)文檔中進(jìn)行深入、準(zhǔn)確的分析,利用現(xiàn)代 LLM 的擴(kuò)展上下文窗口和能力。它適用于需要從特定文檔中提取精確數(shù)據(jù)和見解的場(chǎng)景,例如法律合同分析、財(cái)務(wù)文件處理等。不過,它目前不支持跨文檔查詢或整個(gè)語料庫的檢索,對(duì)于這些用例,現(xiàn)代 RAG 系統(tǒng)(如 LlamaIndex、Haystack)可能更合適。

ContextGem項(xiàng)目鏈接

https://github.com/shcherbak-ai/contextgem

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