IA lê livros: a IA lê livros em PDF página por página, extrai automaticamente os principais pontos de conhecimento e gera resumos.

Introdução geral

O AI-reads-books-page-by-page é uma ferramenta inteligente de análise de livros em PDF desenvolvida com base em Python, que pode automatizar a análise página a página de livros em PDF, extrair pontos-chave de conhecimento e gerar resumos estágio a estágio após intervalos de páginas especificados. O projeto usa a tecnologia de IA para obter uma compreensão inteligente do conteúdo e a geração de resumos, o que pode ajudar os usuários a compreender rapidamente o conteúdo principal do livro. O sistema tem uma função de filtragem inteligente, que pode ignorar automaticamente as páginas do catálogo e do índice, e também suporta a continuação do ponto de interrupção, de modo que o processamento possa ser continuado a partir da posição da última análise. A saída do projeto adota o formato Markdown, que é fácil de ler e compartilhar, e suporta o armazenamento persistente da base de conhecimento para garantir que os resultados da análise não sejam perdidos.

Lista de funções

• Automação da análise de livros em PDF e extração de conhecimento
• Compreensão de conteúdo orientada por IA e geração de resumo
• Resumos de progresso de marcos baseados em intervalos
• Sistema de repositório de base de conhecimento persistente
• Saída de resumo no formato Markdown
• Saída de terminal colorida para maior visibilidade
• Oferece suporte à leitura de pontos de interrupção de bases de conhecimento existentes
• Intervalos de análise e modos de teste configuráveis
• Filtragem inteligente de conteúdo (ignora automaticamente o índice, as páginas de índice, etc.)
• Gerenciamento da estrutura do catálogo de resultados regulamentados
• Armazenamento da base de conhecimento em formato JSON
• Suporte para seleção de modelos de IA personalizados

Usando a Ajuda

1. preparação ambiental

1. Primeiro, verifique se você tem um ambiente Python instalado em seu sistema.
2. Clonagem de projeto para local:

   git clone https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page
   cd AI-reads-books-page-by-page
   

3. Instale os pacotes de dependência:

   pip install -r requirements.txt
   

2. configuração básica

Os seguintes parâmetros principais precisam ser configurados antes do uso:

1. Coloque o arquivo PDF a ser analisado no diretório raiz do projeto.
2. show (um ingresso)read_books.pymodifique a seguinte configuração:
   • PDF_NAMEDefina o nome do arquivo PDF como seu
   • ANALYSIS_INTERVALConfiguração do intervalo de análise (número de páginas)
   • TEST_PAGESConfiguração do número de páginas de teste (opcional)
   • MODELSeleção de modelos de IA para processamento de páginas
   • ANALYSIS_MODELSeleção de modelos de IA para geração de análises

3. descrição da estrutura do catálogo

O programa cria automaticamente a seguinte estrutura de diretórios:

• book_analysis/knowledge_bases/Armazenamento de arquivos da base de conhecimento no formato JSON
• book_analysis/summaries/Armazenamento de arquivos de resumo no formato Markdown
• book_analysis/pdfs/Armazenamento de cópias de arquivos PDF

4. executar o programa

python read_books.py

5. descrição do uso de funções avançadas

1. Controle de análise de intervalo
   • configurarANALYSIS_INTERVAL = NoneResumo dos intervalos que podem ser fechados
   • A definição de um valor específico (por exemplo, 20) gera um resumo para cada 20 páginas processadas
2. padrão de teste
   • configurarTEST_PAGES = NoneManuseio de livros inteiros
   • A definição de um número específico de páginas permite a realização de testes parciais
3. retomar a leitura após uma pausa
   • O programa salva automaticamente o progresso do processamento
   • Ao reiniciar o programa, ele continuará a partir da última posição processada.
4. Gerenciamento de arquivos de saída
   • Os pontos de conhecimento são armazenados em arquivos JSON
   • O documento de resumo está no formato Markdown
   • Os nomes dos arquivos incluem registros de data e hora para controle de versão
5. Análises personalizadas
   • Parâmetros ajustáveis do modelo de IA
   • Suporte para configurar a profundidade e a forma de análise
   • Formato de saída e local de armazenamento personalizáveis

6. cuidados

1. Garantir que os arquivos PDF sejam formatados corretamente para evitar criptografia ou corrupção
2. Recomenda-se fazer testes em pequena escala ao processar PDFs grandes
3. Backup regular dos documentos da base de conhecimento
4. Ajuste dos intervalos de análise às necessidades reais
5. Monitorar o uso de recursos do sistema