ContextGem是什么？

ContextGem是一款從文檔中提取結構化數據的ai工具，其核心能力在于能夠根據用戶指定的提取信息自動理解意圖，并精準定位到文檔中對應的內容，尤其擅長進行深度分析。

它非常適合需要大量閱讀文檔的場景，比如提取合同中的關鍵條款、報告中的重要數據、論文中的核心觀點等，幫助用戶高效地進行精讀。

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雜的提取任務，自動化程度非常高，許多復雜操作都被封裝好了。它能夠自動生成提示詞、自動進行數據驗證、自動分段，大大簡化了用戶的操作流程。

ContextGem核心功能

• 自動化動態提示：自動根據提取需求生成定制化的全面提示，無需手動編寫和維護提示。

• 自動生成數據模型和驗證器：自動從定義中創建 Pydantic 數據模型和驗證邏輯，避免重復編寫樣板代碼。

• 精確映射提取內容：自動將提取數據精確映射回源文檔的位置（精確到段落或句子級別），確保結果可驗證和可追溯。

• 提供提取理由：自動包括支持每條提取數據的文本理由或證據，增強結果的透明度和可信度。

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

• 統一提取流程：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：自動根據管道定義處理層次化信息提取（例如文檔 > 部分 > 子部分 > 實體），簡化復雜文檔分析。

• 內置并發處理：通過簡單的 use_concurrency=True 開關，啟用并發 I/O 處理，加速涉及多個 LLM 調用的密集型提取工作流。

• 自動跟蹤使用和成本：無需額外設置即可監控工作流中的 LLM 調用、令牌使用量和相關成本。

• 集成回退和重試邏輯：內置重試機制，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），并提供統一接口，便于切換。

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

• 結果序列化：可以保存和加載文檔對象、管道和 LLM 配置，避免重復調用昂貴的 LLM。

文檔轉換器

ContextGem 提供了內置的文檔轉換器，可以將 DOCX 文件轉換為 LLM 可用的數據。它能夠提取其他開源工具通常無法捕獲的信息，如錯位表格、注釋、腳注、文本框、頁眉/頁腳和嵌入圖像，并保留文檔結構和豐富的元數據，以便進行更好的 LLM 分析。

ContextGem應用場景

ContextGem 專注于從單個文檔中進行深入、準確的分析，利用現代 LLM 的擴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據和見解的場景，例如法律合同分析、財務文件處理等。不過，它目前不支持跨文檔查詢或整個語料庫的檢索，對于這些用例，現代 RAG 系統（如 LlamaIndex、Haystack）可能更合適。

ContextGem項目鏈接

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