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

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…