Создание системы взаимодействия с PDF на основе ИИ в Google Colab с использованием Gemini Flash 1.5

Создание системы взаимодействия с PDF на основе ИИ

Эта система позволяет загружать PDF-файлы, извлекать из них текст и задавать вопросы, получая интеллектуальные ответы. Ниже приведены практические бизнес-решения и рекомендации по внедрению.

Как это улучшает бизнес и реальную жизнь

Система помогает ускорить процесс извлечения информации из документов, что экономит время сотрудников и повышает эффективность. Автоматизация обработки данных позволяет лучше обслуживать клиентов и принимать более обоснованные решения.

Рекомендации по внедрению

Шаг 1: Установите необходимые зависимости

Установите библиотеки, которые будут использоваться для взаимодействия с PDF и ИИ:

  !pip install -q -U google-generativeai PyMuPDF python-dotenv
  

Шаг 2: Загрузите PDF-файлы

Используйте следующий код для загрузки файлов с вашего устройства:

  from google.colab import files
  uploaded = files.upload()
  

Шаг 3: Извлеките текст из PDF

Используйте PyMuPDF для извлечения текста:

  import fitz

  def extract_pdf_text(pdf_path):
      doc = fitz.open(pdf_path)
      full_text = ""
      for page in doc:
          full_text += page.get_text()
      return full_text

  pdf_file_path = '/content/Paper.pdf'
  document_text = extract_pdf_text(pdf_path=pdf_file_path)
  print("Текст документа извлечён!")
  print(document_text[:1000])
  

Шаг 4: Настройте ключ API Google

Сохраните свой ключ API как переменную окружения:

  import os
  os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = 'Используйте свой ключ API здесь'
  

Шаг 5: Запросите модель ИИ

Настройте и запросите модель Gemini Flash:

  import google.generativeai as genai

  genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])

  model_name = "models/gemini-1.5-flash-001"

  def query_gemini_flash(question, context):
      model = genai.GenerativeModel(model_name=model_name)
      prompt = f"""
  Контекст: {context[:20000]}

  Вопрос: {question}

  Ответ:
  """
      response = model.generate_content(prompt)
      return response.text

  pdf_text = extract_pdf_text("/content/Paper.pdf")

  question = "Суммируйте ключевые выводы этого документа."
  answer = query_gemini_flash(question, pdf_text)
  print("Ответ Gemini Flash:")
  print(answer)
  

Заключение

Следуя этим шагам, вы создадите интерактивную систему взаимодействия с PDF в Google Colab. Это решение упрощает извлечение информации и запросы из PDF-документов, используя продвинутые модели ИИ.

Дальнейшее вовлечение

Изучите, как ИИ может трансформировать ваши бизнес-процессы. Определите возможности для автоматизации и ключевые показатели эффективности для измерения воздействия ваших ИИ-инициатив. Начните с малого, собирайте данные и постепенно расширяйте свои ИИ-приложения.

Для помощи в управлении ИИ в вашем бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru или через Telegram, X, или LinkedIn.


Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…