ChatGPT en tant que résumeur PDF efficace : un guide détaillé

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Viktor Zinchenko

Updated on 19/08/2023

L'intelligence artificielle fait rapidement des incursions dans de nombreux domaines, le traitement du langage étant une application notable. Un exemple intrigant de cette application est l'utilisation de ChatGPT pour résumer des fichiers PDF. "PDF GPT" est un projet fascinant qui a tiré parti de cette technologie. Mais qu'est-ce qui fait de ChatGPT un résumeur PDF puissant, et quelles sont ses fonctionnalités ? Cet article explique en détail le processus.

Dévoiler l'énoncé du problème et les solutions actuelles

La gestion de volumes massifs de données textuelles, notamment celles au format PDF, rencontre souvent quelques obstacles importants. Tout d'abord, des plateformes comme OpenAI ont une limite de 4 000 jetons, ce qui signifie qu'elles ne peuvent pas accepter un fichier PDF complet en entrée. Deuxièmement, l'IA peut parfois renvoyer des réponses sans rapport avec la requête en raison de plongements de moindre qualité.

Les solutions actuelles à ce dilemme comprennent des services tels que ChatPDF (opens in a new tab), BeSpacific (opens in a new tab) et FileChat (opens in a new tab). Cependant, ces services ont souvent du mal à maintenir un contenu de qualité et deviennent victimes du problème de "hallucination" : ils génèrent un contenu qui manque de précision ou de pertinence. Pour remédier à ces problèmes, il est proposé d'améliorer les plongements à l'aide de la famille d'algorithmes Universal Sentence Encoder.

Explorer la solution : les complexités de PDF GPT

PDF GPT présente une solution innovante qui vous permet d'interagir avec un fichier PDF téléchargé en utilisant les capacités de GPT. Il contourne habilement le problème du texte volumineux et de la limite de 4 000 jetons en segmentant le document en parties plus petites et en utilisant un robuste encodeur de réseau de moyenne profonde pour générer des plongements.

Cette application effectue d'abord une recherche sémantique sur votre contenu PDF, puis transmet les plongements les plus pertinents à OpenAI. Elle utilise une logique personnalisée pour générer des réponses précises. Une caractéristique remarquable de cet outil est qu'il peut citer le numéro de page où se trouvent les informations, ce qui ajoute de la crédibilité aux réponses et facilite l'identification rapide des informations essentielles.

Par exemple, considérez la question "Quel est le plafond du loyer des chambres ?" posée à partir d'un PDF contenant une police d'assurance. L'IA pourrait répondre : "Le loyer des chambres est plafonné à 5 000 INR par jour, comme indiqué dans la police Arogya Sanjeevani [Page n° 1]."

PDF GPT étend également sa fonctionnalité à la production, facilitée par langchain-serve, qui active les API en production. Il offre une démo (opens in a new tab) et le code source est librement disponible sur Hugging Face (opens in a new tab).

Plongée dans l'aire de jeu locale et le déploiement sur le cloud

PDF GPT est équipé d'une aire de jeu locale, qui peut être activée en utilisant langchain-serve. Cette aire de jeu locale peut être démarrée en exécutant la commande suivante :

lc-serve deploy local api

Dans un autre terminal, vous pouvez exécuter :

python app.py

Cela lance une aire de jeu Gradio locale. Vous pouvez ensuite ouvrir http://localhost:7860 dans votre navigateur et commencer à interagir avec l'application.

Le déploiement sur le cloud est également facilité en rendant l'application prête pour la production et en la déployant sur Jina Cloud avec la commande suivante :

bash
lc-serve deploy jcloud api

L'interaction via cURL est également possible en modifiant l'URL vers votre point d'accès, un exemple en est fourni dans le README GitHub d'origine.

Tirer parti de Docker et exécuter en local

Le projet fournit des commandes Docker Compose à utiliser avec Docker Compose. Par exemple, l'exécution de l'application avec Docker Compose implique cette commande :

docker-compose -f docker-compose.yaml up

L'image peut être récupérée en exécutant :

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

Pour une utilisation locale, l'Universal Sentence Encoder doit être téléchargé dans le dossier racine de votre projet. Il est crucial d'éviter de télécharger l'encodeur de 915 Mo à chaque fois que vous exécutez l'application.

Si vous l'avez téléchargé localement, remplacez la ligne dans le fichier API :

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

par :

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

Pour exécuter PDF-GPT, entrez la commande suivante :

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

Étendre votre contribution à PDF GPT

Le créateur du projet invite les contributeurs de la communauté open-source. Il est proposé de prendre volontairement en charge les éléments en attente et de maintenir l'application en collaboration.

Conclusion

ChatGPT, en tant que résumeur PDF, en particulier grâce à l'utilisation de PDF GPT, représente un bond significatif dans le traitement des documents alimenté par l'IA. En améliorant les plongements, en générant des réponses concises et en traitant efficacement de grands PDF, PDF GPT ouvre la voie à un avenir intelligent et efficace de l'IA dans la synthèse de documents.