RAG/LLM iş hatları için PDF içeriğini LlamaIndex JSON olarak çıkarın.
Dosya seçmek için tıklayın veya sürükleyip bırakın
Bir veya daha fazla PDF dosyası
Dosyalarınız cihazınızı asla terk etmez.
Çıktı Biçimi:
Her PDF, şunları içeren LlamaIndex Document nesnelerinden oluşan bir dizi barındıran JSON dosyası olarak çıkarılır:
text - Sayfa başına ayıklanan metin içeriğimetadata - Sayfa numarası, başlıklar ve belge bilgileriextra_info - RAG sistemleri için ek bağlamİşleniyor...
Dosyanızı tıklayın veya sürükleyin
İşlem düğmesine tıklayın
İşlenmiş dosyanızı anında kaydedin
LlamaIndex belge şemasını izler: sayfa başına bir belge, o sayfanın metni ve meta veri alanlarıyla birlikte. PyMuPDF'nin LlamaIndex entegrasyonuyla üretilir, bu nedenle doğrudan LlamaIndex'e veya sayfa başına metni meta verilerle kabul eden herhangi bir işlem hattına yüklenebilir.
PDF'den Metne tek bir düz metin akışı verir, PDF'den Markdown'a ise okuma için başlıkları ve yapıyı korur. Bu araç içeriği sayfa sayfa böler ve meta verilerle birlikte yapılandırılmış JSON içine yerleştirir. Geri getirme (retrieval) işlem hatları, parçalama ve kaynak gösterme için tam olarak buna ihtiyaç duyar.
Yalnızca metin katmanı zaten varsa. Taranmış görüntüler boş veya neredeyse boş çıktı üretir, bu yüzden önce PDF'ye OCR Uygula aracından geçirin, sonra çıkarın.
Evet. Birden fazla dosya yüklediğinizde her PDF için bir yourfile_llm.json içeren pdf-for-ai.zip alırsınız. Tek dosya doğrudan yourfile_llm.json olarak iner. Toplu işlemde bir dosya başarısız olursa diğerleri yine tamamlanır ve özet kaç dosyanın başarısız olduğunu söyler.
Hayır. Seçenek yoktur; her sayfa tam metni ve meta verileriyle ayıklanır. Parçalama işlemini, gömme modelinize uyan boyutları seçebileceğiniz kendi hattınızda yapın ve ihtiyacınız olmayan sayfaları orada atın.
Evet. Dosya şifreliyse ayıklama başlamadan önce parolası istenir ve metin şifresi çözülmüş kopyadan çekilir.
Hayır. Adına rağmen hiçbir şey bir yapay zeka sağlayıcısına veya sunucuya gönderilmez; ayıklama tarayıcınızın içinde WebAssembly'ye derlenmiş PyMuPDF ile çalışır. JSON'un nereye gideceğine sonradan siz karar verirsiniz.
Bir RAG işlem hattına verin, sohbet botu için bilgi tabanı oluşturun, raporlar üzerinde LLM analizi yapın veya PDF koleksiyonunu eğitim verisine dönüştürün. İçerik sayfa başına meta verilerle bölündüğü için yanıtlar geldikleri sayfayı gösterebilir.