高效抽取PDF文件打造RAG，从LlamaParse转向PymuPDF4llm 原创

AI科技论谈

发布于 2024-12-3 15:14

浏览

0收藏

PymuPDF4llm：大型语言模型的高效PDF数据处理利器。

PymuPDF4llm是专为大型语言模型设计的强大工具，能够将杂乱的PDF数据整理得井井有条，为你的AI项目提供有力支持。本文将带你深入了解PymuPDF4llm的功能和应用。

1、从LamaParse到Pymupdf4llm

过去，我们经常遇到PDF提取工具操作复杂、结果不准确的问题。LamaParse曾试图简化这一过程，但其免费资源消耗速度极快。

现在，Pymupdf4llm作为一个开源工具，免费且专为大型语言模型定制，使我们可以放弃那些昂贵的订阅服务，转向开源软件的自由和灵活性。

2、Pymupdf4llm：打造整洁数据的新利器

大型语言模型（LLMs）对数据的整洁度有着极高的要求，它们需要那些结构化、条理清晰的信息来发挥最佳效果。

Pymupdf4llm正是为此而生，能够将原始PDF中的图像、文本和表格等杂乱无章的数据，转化为易于理解和处理的结构化信息，让你的LLMs大放异彩。

3、体验Pymupdf4llm的强大功能

3.1 安装

安装Pymupdf4llm非常简单，只需一行代码：

pip install pymupdf4llm

3.2 导入：启动Pymupdf4llm

导入Pymupdf4llm库，准备进行PDF提取：

import pymupdf4llm

3.3 提取文本：化繁为简

假设有一个名为“input.pdf”的文件，我们想要从中提取文本。使用Pymupdf4llm，这就非常简单：

md_text = pymupdf4llm.to_markdown("input.pdf")
print(md_text)

就这样，Pymupdf4llm已经将PDF中的所有文本提取出来，并以清晰的Markdown格式展示。

如果想将Markdown文件保存为UTF8编码的文件，可以这样做：

import pathlib

output_file = pathlib.Path("output.md")
output_file.write_bytes(md_text.encode())

简单几步，我们就得到了一个格式优美的Markdown文件，包含PDF中的所有文本。

4、深入挖掘：Pymupdf4llm的全面能力

Pymupdf4llm不只是提取文本那么简单，还能处理表格、图像，甚至是复杂的文档结构。下面来看看它的一些核心功能：

4.1 表格提取

Pymupdf4llm能够轻松提取PDF中的表格，并将其转换为LLM易于处理的结构化数据。你还可以指定输出格式，无论是CSV、JSON还是其他自定义格式。

md_text_tables = pymupdf4llm.to_markdown(
    doc="input_tables.pdf"
)


md_text_tables

4.2 图像提取

Pymupdf4llm还能从PDF中提取图像，供你在LLM分析或AI项目中使用。你可以选择输出图像的格式，如PNG、JPG或GIF。

md_text_images = pymupdf4llm.to_markdown(
    doc="input_images.pdf",
    pages=[0, 2],
    page_chunks=True,
    write_images=True,
    image_path="images",
    image_format="png",
    dpi=300
)

4.3 文档结构

Pymupdf4llm能够分析复杂PDF的结构，识别出标题、段落等元素，帮助你更高效地提取信息，并为LLM创建定制化的数据结构。

md_text_words = pymupdf4llm.to_markdown(
    doc="input.pdf",
    pages=[0, 1, 2],
    page_chunks=True,
    write_images=True,
    image_path="images",
    image_format="png",
    dpi=300,
    extract_words=True
)