gptpdf:使用大模型（如 GPT-4o）将 PDF 解析为 markdown。

今天给大家分享一个开源的项目，使用视觉大语言模型（如 GPT-4o）将 PDF 解析为 markdown。

方法非常简单(只有293行代码)，但几乎可以完美地解析排版、数学公式、表格、图片、图表等。

使用 GeneralAgent lib 与 OpenAI API 交互。每页平均价格：0.013 美元

pdfgpt-ui 是一个基于 gptpdf 的可视化工具。

处理流程

使用 PyMuPDF 库，对 PDF 进行解析出所有非文本区域，并做好标记，比如:

使用视觉大模型（如 GPT-4o）进行解析，得到 markdown 文件。

样例

有关 PDF，请参阅 examples/attention_is_all_you_need/output.md

安装

pip install gptpdf

使用

from gptpdf import parse_pdfapi_key = 'Your OpenAI API Key'
content, image_paths = parse_pdf(pdf_path, api_key=api_key)
print(content)

更多内容请见 test/test.py

API

def parse_pdf(pdf_path: str,output_dir: str = './',prompt: Optional[Dict] = None,api_key: Optional[str] = None,base_url: Optional[str] = None,model: str = 'gpt-4o',verbose: bool = False,gpt_worker: int = 1
) -> Tuple[str, List[str]]:

将 PDF 文件解析为 Markdown 文件，并返回 Markdown 内容和所有图片路径列表。

参数：

pdf_path：str
PDF 文件路径
output_dir：str，默认值：'./'
输出目录，存储所有图片和 Markdown 文件
api_key：*Optional[str]*，可选
OpenAI API 密钥。如果未提供，则使用 OPENAI_API_KEY 环境变量。
base_url：*Optional[str]*，可选
OpenAI 基本 URL。如果未提供，则使用 OPENAI_BASE_URL 环境变量。可以通过修改该环境变量调用 OpenAI API 类接口的其他大模型服务，例如GLM-4V。
model：str，默认值：'gpt-4o'。OpenAI API 格式的多模态大模型。如果需要使用其他模型，例如
- qwen-vl-max
- GLM-4V
- Yi-Vision
- Azure OpenAI，通过将 base_url 指定为 https://xxxx.openai.azure.com/ 来使用 Azure OpenAI，api_key 是 Azure API 密钥，模型类似于 azure_xxxx，其中 xxxx 是部署的模型名称（已测试）。
verbose：bool，默认值：False，详细模式，开启后会在命令行显示大模型解析的内容。
gpt_worker：int，默认值：1
GPT 解析工作线程数。如果您的机器性能较好，可以适当调高，以提高解析速度。
prompt: dict, 可选，如果您使用的模型与本仓库默认的提示词不匹配，无法发挥出最佳效果，我们支持自定义加入提示词。仓库中，提示词分为三个部分，分别是：
- prompt：主要用于指导模型如何处理和转换图片中的文本内容。
- rect_prompt：用于处理图片中标注了特定区域（例如表格或图片）的情况。
- role_prompt：定义了模型的角色，确保模型理解它在执行PDF文档解析任务。您可以用字典的形式传入自定义的提示词，实现对任意提示词的替换，这是一个例子：
```
prompt = {"prompt": "自定义提示词语","rect_prompt": "自定义提示词","role_prompt": "自定义提示词"
}content, image_paths = parse_pdf(pdf_path=pdf_path,output_dir='./output',model="gpt-4o",prompt="",verbose=False,
)
```
您不需要替换所有的提示词，如果您没有传入自定义提示词，仓库会自动使用默认的提示词。默认提示词使用的是中文，如果您的PDF文档是英文的，或者您的模型不支持中文，建议您自定义提示词。