该文章探讨了如何高效解析PDF文件,提取其中的文字、表格和图片内容。特别地,提出将图片部分交给大模型进行智能解析,然后将生成的文字描述替换并拼接到原始提取的文字中。社区成员分享了多种快捷且准确的方法来实现这一流程,涉及15个帖子和8位参与者的深入讨论。这展示了大模型在文档处理领域的实际应用潜力,为AI驱动的文档智能化提供了实用思路。
原文链接:Linux.do
该文章探讨了如何高效解析PDF文件,提取其中的文字、表格和图片内容。特别地,提出将图片部分交给大模型进行智能解析,然后将生成的文字描述替换并拼接到原始提取的文字中。社区成员分享了多种快捷且准确的方法来实现这一流程,涉及15个帖子和8位参与者的深入讨论。这展示了大模型在文档处理领域的实际应用潜力,为AI驱动的文档智能化提供了实用思路。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。