MegaParse: analisa cada tipo de documento em dados disponíveis no LLM, preservando todas as informações do documento, como tabelas e imagens, em sua totalidade.

Introdução geral

O MegaParse é uma ferramenta poderosa e versátil de análise de documentos projetada para otimizar o processamento de dados para o Large Language Model (LLM). Não importa se você está trabalhando com texto, PDF, apresentações do PowerPoint ou documentos do Word, o MegaParse facilita e garante que nenhuma informação seja perdida no processo de análise. Desenvolvida pela QuivrHQ, a ferramenta é de código aberto e de uso gratuito, e foi projetada para fornecer serviços de análise de arquivos rápidos e eficientes para uma ampla variedade de formatos de arquivos, incluindo documentos de texto, PDF, PowerPoint, Excel, CSV e Word.

Lista de funções

• analisador multifuncionalSuporte a vários tipos de arquivos, incluindo documentos de texto, PDF, PowerPoint, Excel, CSV e Word.
• Nenhuma informação perdidaGarantia de que nenhuma informação seja perdida no processo de análise.
• rápido e eficienteO núcleo do design se concentra na velocidade e na eficiência.
• Código aberto e gratuitoProjeto de código aberto, de uso gratuito.
• Suporte a vários conteúdosSuporte para análise de tabelas, índices, cabeçalhos, rodapés e imagens.

Três modos de análise.

• UnstructuredParser
• Analisador visual (MegaParseVision) - suporte para modelos multimodais, como GPT-4V e Claude 3
• LlamaParser - Recursos de análise aprimorados via Llama Cloud

Desempenho.
De acordo com o teste de benchmark, o modo MegaParseVision tem uma taxa de similaridade de 0,87, que é o melhor modo de análise em termos de desempenho.

Principais cenários de aplicação.

• Necessidade de importar vários documentos para o sistema LLM para processamento
• Cenários que exigem que a formatação do documento e a integridade do conteúdo sejam mantidas
• Tarefas de processamento de documentos em lote

O projeto está em desenvolvimento ativo, com planos de adicionar mais recursos, como.

• Aprimoramentos no inspetor de tabelas
• Adicionar pós-processamento modular
• Adição de suporte a saída estruturada

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Instalação do MegaParse::

   pip install megaparse
   

2. Configuração de chaves de APIColoque seu OpenAI ou Antrópica A chave da API é adicionada ao .env Documentação.
3. Instalação de dependências::
   • Para imagens e arquivos PDF, instale poppler responder cantando tesseract.
   • Se estiver usando um Mac, também será necessário instalar libmagic::

     brew install libmagic
     

Usando o MegaParse

1. Importar MegaParse::

   from megaparse import MegaParse
   from langchain_openai import ChatOpenAI
   de megaparse.parser.unstructured_parser import UnstructuredParser
   parser = UnstructuredParser()
   megaparse = MegaParse(parser)
   resposta = megaparse.load(". /test.pdf")
   print(response)
   megaparse.save(". /test.md")
   

2. Usando o MegaParse Vision::

   from megaparse import MegaParse
   from langchain_openai import ChatOpenAI
   de megaparse.parser.megaparse_vision import MegaParseVision
   model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
   parser = MegaParseVision(model=model)
   megaparse = MegaParse(parser)
   response = megaparse.load(". /test.pdf")
   print(response)
   megaparse.save(". /test.md")
   

Aumento dos resultados com o LlamaParse

1. Crie uma conta no Llama Cloud e obtenha uma chave de API.
2. Alterar o analisador para LlamaParser::

   from megaparse import MegaParse
   from langchain_openai import ChatOpenAI
   de megaparse.parser.llama_parser import LlamaParser
   parser = LlamaParser(api_key=os.getenv("LLAMA_CLOUD_API_KEY"))
   megaparse = MegaParse(parser)
   response = megaparse.load(". /test.pdf")
   print(response)
   megaparse.save(". /test.md")
   

Usado como uma API

1. Usando o MakeFile::
   Execute-o no diretório raiz do projeto:

   fazer desenvolvimento
   

2. Acesso a documentos::
   Abra seu navegador para acessar localhost:8000/docs Exibir diferentes informações do ponto de extremidade.

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