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ChatGPT als effektiver PDF-Zusammenfasser: Ein detaillierter Leitfaden

Viktor Zinchenko
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Viktor Zinchenko

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Künstliche Intelligenz dringt rasant in zahlreiche Bereiche vor, wobei die Sprachverarbeitung eine bemerkenswerte Anwendung ist. Ein faszinierendes Beispiel für eine solche Anwendung ist die Verwendung von ChatGPT zum Zusammenfassen von PDF-Dateien. 'PDF GPT' ist ein faszinierendes Projekt, das diese Technologie nutzt. Aber was macht ChatGPT zu einem leistungsfähigen PDF-Zusammenfasser und welche Funktionen bietet es? Dieser Artikel erläutert den Prozess im Detail.

Enthüllung der Problemstellung und aktueller Lösungen

Die Verarbeitung von großen Mengen an Textdaten, insbesondere solchen im PDF-Format, stößt oft auf einige erhebliche Hindernisse. Zum einen besitzen Plattformen wie OpenAI ein Token-Limit von 4K, was bedeutet, dass sie keine gesamte PDF-Datei als Eingabe akzeptieren können. Zum anderen kann die KI gelegentlich aufgrund minderwertiger Embeddings Antworten liefern, die nicht mit der Anfrage zusammenhängen.

Aktuelle Lösungen für dieses Dilemma umfassen Dienste wie ChatPDF (opens in a new tab), BeSpacific (opens in a new tab) und FileChat (opens in a new tab). Diese Dienste haben jedoch oft Schwierigkeiten, qualitativ hochwertige Inhalte aufrechtzuerhalten, und fallen dem 'Halluzination'-Problem zum Opfer - sie erzeugen Inhalte, die an Genauigkeit oder Relevanz mangeln. Um diese Probleme zu lösen, wird vorgeschlagen, die Embeddings mithilfe der Universal Sentence Encoder-Familie von Algorithmen zu verbessern.

Erkunden der Lösung: Die Feinheiten von PDF GPT

PDF GPT bietet eine innovative Lösung, mit der Sie mit einer hochgeladenen PDF-Datei mithilfe der Funktionen von GPT interagieren können. Es umgeht geschickt das Problem des großen Textes und des 4K Token-Limits, indem es das Dokument in kleinere Abschnitte aufteilt und einen robusten Deep Averaging Network Encoder verwendet, um Embeddings zu generieren.

Diese Anwendung führt zuerst eine semantische Suche in Ihren PDF-Inhalten durch und gibt dann die relevantesten Embeddings an OpenAI weiter. Sie verwendet eine benutzerdefinierte Logik, um präzise Antworten zu generieren. Eine herausragende Funktion dieses Tools ist, dass es die Seitenzahl angeben kann, an der die Informationen zu finden sind. Dadurch werden die Antworten glaubwürdiger gemacht und das schnelle Auffinden wichtiger Informationen unterstützt.

Beispielsweise könnte die KI auf die Frage "Was ist die Obergrenze für die Zimmermiete?" in einem PDF-Dokument mit einer Versicherungsrichtlinie antworten: "Die Zimmermiete beträgt maximal INR 5.000 pro Tag gemäß der Arogya Sanjeevani Policy [Seite Nr. 1]."

PDF GPT erweitert auch seine Funktionalität für die Produktion, unterstützt durch langchain-serve, das APIs in der Produktion aktiviert. Es bietet eine Demo (opens in a new tab) und der Quellcode steht offen auf Hugging Face (opens in a new tab) zur Verfügung.

Eintauchen in den lokalen Spielplatz und Cloud-Bereitstellung

PDF GPT ist mit einem lokalen Spielplatz ausgestattet, der mit langchain-serve aktiviert werden kann. Dieser lokale Spielplatz kann gestartet werden, indem der Befehl ausgeführt wird:

lc-serve deploy local api

In einem anderen Terminal können Sie dann ausführen:

python app.py

Damit wird ein lokaler Gradio-Spielplatz gestartet. Sie können dann http://localhost:7860 in Ihrem Browser öffnen und mit der Anwendung interagieren.

Die Cloud-Bereitstellung wird ebenfalls durch die Vorbereitung der Anwendung für die Produktion und deren Bereitstellung auf Jina Cloud ermöglicht. Dazu wird der folgende Befehl verwendet:

 
bash
lc-serve deploy jcloud api

Eine Interaktion über cURL ist ebenfalls möglich, indem die URL an Ihren Endpunkt angepasst wird. Ein Beispiel dafür wird im ursprünglichen GitHub README bereitgestellt.

Docker nutzen und auf dem Localhost ausführen

Das Projekt stellt Docker Compose-Befehle zum Gebrauch mit Docker Compose zur Verfügung. Wenn Sie beispielsweise die Anwendung mit Docker Compose ausführen möchten, verwenden Sie diesen Befehl:

docker-compose -f docker-compose.yaml up

Das Image kann mit diesem Befehl abgerufen werden:

docker pull registry.hf.space/bhaskartripathi-pdfchatter:latest

Für die lokale Verwendung muss der Universal Sentence Encoder in den Root-Ordner Ihres Projekts heruntergeladen werden. Es ist wichtig, den 915 MB großen Encoder zur Laufzeit nicht jedes Mal neu herunterzuladen, wenn Sie die Anwendung ausführen.

Wenn Sie ihn lokal heruntergeladen haben, ersetzen Sie die Zeile in der API-Datei durch:

self.use = hub.load('./Universal Sentence Encoder/')

Um PDF-GPT auszuführen, geben Sie den folgenden Befehl ein:

docker run -it -p 7860:7860 --platform=linux/amd64 registry.hf.space/bhaskartripathi-pdfchatter:latest python app.py

Ihren Beitrag zu PDF GPT erweitern

Der Schöpfer des Projekts lädt Beiträge aus der Open-Source-Community ein. Es besteht eine ständige Einladung zur freiwilligen Übernahme von Rückstandsposten und zur gemeinsamen Pflege der Anwendung.

Fazit

ChatGPT als PDF-Zusammenfasser, insbesondere durch die Verwendung von PDF GPT, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-gesteuerten Dokumentenverarbeitung dar. Durch Verbesserung der Embeddings, Generierung prägnanter Antworten und effiziente Handhabung großer PDFs legt PDF GPT den Grundstein für eine intelligente und effiziente Zukunft der KI in der Dokumentenzusammenfassung.