ChatGPT como un resumidor de PDF efectivo: Una guía detallada

Name

Viktor Zinchenko

Updated on 19/8/2023

La Inteligencia Artificial está avanzando rápidamente en numerosos dominios, y el Procesamiento del Lenguaje es una aplicación destacada. Un ejemplo intrigante de esta aplicación es el uso de ChatGPT para resumir archivos PDF. 'PDF GPT' es un proyecto fascinante que ha aprovechado esta tecnología. ¿Pero qué hace que ChatGPT sea un resumidor de PDF potente y qué características ofrece? Este artículo aclara el proceso en profundidad.

Revelando el planteamiento del problema y las soluciones actuales

El manejo de volúmenes masivos de datos textuales, especialmente los que se encuentran en formato PDF, a menudo encuentra un par de obstáculos importantes. En primer lugar, las plataformas como OpenAI tienen un límite de 4.000 tokens, lo que implica que no pueden aceptar un archivo PDF completo como entrada. En segundo lugar, la IA a veces puede devolver respuestas no relacionadas con la consulta debido a incrustaciones inadecuadas.

Las soluciones actuales a este dilema incluyen servicios como ChatPDF (opens in a new tab), BeSpacific (opens in a new tab) y FileChat (opens in a new tab). Sin embargo, estos servicios a menudo luchan por mantener contenido de calidad y caen presa del problema de "alucinación": generar contenido que carece de precisión o relevancia. Para abordar estos problemas, se propone mejorar las incrustaciones utilizando la familia de algoritmos Universal Sentence Encoder.

Explorando la solución: Las complejidades de PDF GPT

PDF GPT presenta una solución innovadora que te permite interactuar con un archivo PDF cargado utilizando las capacidades de GPT. Maniobra hábilmente alrededor del problema del texto extenso y el límite de 4.000 tokens al segmentar el documento en fragmentos más pequeños y utilizar un robusto Codificador de Red de Promedio Profundo para generar incrustaciones.

Esta aplicación realiza primero una búsqueda semántica en el contenido de tu PDF y luego alimenta las incrustaciones más relevantes a OpenAI. Utiliza una lógica personalizada para generar respuestas precisas. Una característica destacada de esta herramienta es que puede citar el número de página donde se encuentra la información, lo que le da credibilidad a las respuestas y ayuda a encontrar rápidamente información esencial.

Por ejemplo, considera la pregunta "¿Cuál es el límite del alquiler de habitaciones?" hecha a partir de un PDF que contiene una póliza de seguro. La IA podría responder: "El alquiler de habitaciones está sujeto a un máximo de INR 5,000 por día según lo especificado en la Póliza Arogya Sanjeevani [Página no. 1]."

PDF GPT también extiende su funcionalidad a la producción, facilitada por langchain-serve, que activa las APIs en producción. Ofrece una demo (opens in a new tab) y el código fuente está disponible abiertamente en Hugging Face (opens in a new tab).

Adentrándote en el Playground local y la implementación en la nube

PDF GPT cuenta con un playground local, que se puede activar utilizando langchain-serve. Este playground local se puede iniciar ejecutando el siguiente comando:

lc-serve deploy local api

En otra terminal, puedes ejecutar:

python app.py

Esto inicia un playground gradio local. Luego puedes abrir http://localhost:7860 en tu navegador y comenzar a interactuar con la aplicación.

También se facilita la implementación en la nube al hacer que la aplicación esté lista para producción y desplegarla en Jina Cloud con el siguiente comando:

bash
lc-serve deploy jcloud api

La interacción a través de cURL también es posible modificando la URL a tu endpoint, se proporciona un ejemplo en el README original de GitHub.

Aprovechando Docker y Ejecutando en Localhost

El proyecto proporciona comandos de Docker Compose para ser utilizados con Docker Compose. Por ejemplo, ejecutar la aplicación con Docker Compose involucra este comando:

docker-compose -f docker-compose.yaml up

La imagen se puede obtener ejecutando:

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

Para el uso local, el Universal Sentence Encoder debe descargarse en la carpeta raíz de tu proyecto. Es crucial evitar descargar el codificador de 915 MB en tiempo de ejecución cada vez que se ejecuta la aplicación.

Si lo has descargado localmente, reemplaza la línea en el archivo API:

self.use = hub.load('https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4')

con:

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

Para ejecutar PDF-GPT, ingresa el siguiente comando:

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

Ampliando tu Contribución a PDF GPT

El creador del proyecto invita a contribuidores de la comunidad de código abierto. Hay una invitación permanente para que asumas elementos pendientes y mantengas la aplicación de manera colaborativa.

Conclusión

ChatGPT, como resumidor de PDF, especialmente a través del uso de PDF GPT, representa un salto significativo en el procesamiento de documentos impulsado por IA. Al mejorar las incrustaciones, generar respuestas concisas y manejar eficientemente los PDFs grandes, PDF GPT está sentando las bases para un futuro inteligente y eficiente de la IA en la summarización de documentos.