Введение

Когда дело доходит до извлечения данных из PDF, многие компании сталкиваются с целым рядом проблем. Несмотря на множество существующих методов и инструментов, сложные задачи, такие как извлечение информации из банковских выписок или налоговых деклараций, требуют более продвинутых решений. В команде Parsing Master мы использовали GPT-4 для создания гибкого и точного инструмента для извлечения данных из PDF, который уже доказал свою эффективность в реальных проектах.

Что такое извлечение данных из PDF и зачем оно нужно?

PDF-файлы (Portable Document Format) широко используются для хранения и обмена документами. Однако доступ к их содержимому не всегда прост, особенно если требуется извлечь определенные данные. Это может быть необходимо для анализа данных, исследований, юридических нужд или даже для автоматизации бизнес-процессов.

Существующие методы извлечения данных из PDF и их ограничения

На сегодняшний день существует три основных метода извлечения данных из PDF:

1. Оптическое распознавание символов (OCR): OCR используется для извлечения текста из отсканированных документов и изображений. Это популярный метод, но его точность сильно зависит от качества исходного файла. Примеры популярных инструментов OCR: PyTesseract, EasyOCR, PaddlePaddle OCR.
2. Шаблонные методы: Эти методы основаны на жестких правилах, которые учитывают стиль и структуру документа. Они хорошо работают с четко структурированными документами, но часто оказываются бессильны перед неструктурированными данными.
3. Методы машинного обучения (ML): ML модели, такие как LayoutLM и DocBERT, обеспечивают высокую точность распознавания текста, учитывая не только его расположение, но и соседний контекст. Однако они также имеют свои ограничения, особенно когда речь идет о точности и контексте извлеченной информации.

Как мы используем GPT-4 для решения проблемы

Мы в Parsing Master подошли к задаче извлечения данных из PDF с использованием мощного инструмента — GPT-4. В отличие от традиционных методов, GPT-4 способен учитывать контекст и отвечать на конкретные вопросы, что делает его идеальным решением для задач, связанных с обработкой PDF-документов.

Этапы реализации решения:

1. Парсинг PDF: Сначала мы извлекаем текст из PDF, используя OCR или ML методы, такие как PyTesseract или LayoutLM. Затем текст разбивается на небольшие части, учитывая структуру документа.
2. Создание эмбеддингов: Мы создаем эмбеддинги (векторные представления) для каждого текстового блока, используя OpenAI или HuggingFace. Эти эмбеддинги позволяют находить наиболее релевантные фрагменты текста для запроса пользователя.
3. Хранение эмбеддингов в векторной базе данных: Векторные базы данных, такие как Pinecone или Weaviate, позволяют быстро и точно находить нужные фрагменты текста, сравнивая эмбеддинги.
4. Поиск релевантного фрагмента: Мы сравниваем эмбеддинги запроса пользователя с эмбеддингами текстовых блоков и находим наиболее подходящий фрагмент.
5. Запрос к GPT-4: В итоге, мы передаем запрос пользователя и найденный фрагмент текста в GPT-4, который генерирует точный ответ на основе предоставленной информации.

Пример кода: