主要观点总结
本文介绍了Doc2X API的Python封装项目pdfdeal,该项目支持本地PDF处理,并能提升知识库应用中的PDF召回率。文章详细描述了pdfdeal的功能,包括使用OCR识别图像文本、清理格式、将PDF/图像转换为Markdown/LaTeX文本等,并强调了其与同类型工具相比的优越性。此外,文章还提供了该项目的安装指南和示例代码。
关键观点总结
关键观点1: 项目简介
介绍了Doc2X API的Python封装项目pdfdeal,该项目旨在更轻松简单地处理PDF,提取可读文本,并使用OCR识别图像文本。
关键观点2: 主要功能
pdfdeal使用多种OCR或PDF识别工具来识别图像并将其添加到原始文本中,支持将PDF/图像转换为带有公式和文本格式的Markdown/LaTeX文本,并提供了实用的文件处理工具。
关键观点3: 与知识库应用的结合
pdfdeal可与知识库应用程序(如graphrag、Dify、FastGPT)结合使用,提高PDF的识别率。文章提供了在Dify中使用pdfdeal进行文档增强的效果展示。
关键观点4: 安装与示例
文章提供了pdfdeal的在线文档和开源储存库链接,并详细描述了如何从PyPI安装和使用pdfdeal。附带了示例代码,以帮助开发者快速开始使用该项目。
文章预览
项目简介 Doc2X API的Python封装,支持本地PDF处理,提升知识库应用中的PDF召回率,适用于构建知识库和文档增强。 更轻松简单地处理 PDF,提取可读文本,用 OCR 识别图像文本并清理格式,使其更适合构建知识库。 Doc2X 支持 Doc2X是一款新型的通用的文档OCR工具,可将图像或pdf文件转换为带有公式和文本格式的Markdown/LaTeX文本,并且效果在大部分场景下优于同类型工具。 pdfdeal 提供了抽象包装好的类以使用Doc2X发起请求。 对PDF进行处理 使用多种OCR或者PDF识别工具来识别图像并将其添加到原始文本中。可以设置输出格式使用 pdf 格式,这将确保识别后的文本在新 PDF 中的页数与原始文本相同。同时提供了多种实用的文件处理工具。 对 PDF 进行处理后与知识库应用程序(例如graphrag,Dify,FastGPT),可以达到更好的识别率。 建议使用Doc2X以达到最佳效果。 案例
………………………………