Sebuah proyek sumber terbuka bernama gptpdf di GitHub menjadi populer baru-baru ini, memperoleh 1,1 ribu bintang dalam waktu singkat. Proyek ini hanya menggunakan 293 baris kode untuk mewujudkan fungsi mengonversi file PDF ke format Markdown. Kemampuan parsingnya yang kuat sungguh luar biasa. Ia menggunakan model VLLM yang mirip dengan GPT-4o dan dapat dengan sempurna menangani berbagai konten kompleks, termasuk penyusunan huruf, rumus matematika, tabel, gambar dan bagan, dll., sehingga sangat meningkatkan efisiensi pemrosesan dokumen. Proyek ini telah menyediakan pintu masuk produk untuk memfasilitasi pengguna merasakan fungsi-fungsinya yang nyaman. Berikut ini adalah pengenalan rinci tentang proyek ini:
Baru-baru ini, sebuah proyek sumber terbuka bernama gptpdf memiliki 1,1 ribu bintang di github. Proyek ini menggunakan model VLLM yang mirip dengan GPT-4o untuk mengurai file PDF dan mengubahnya menjadi format Markdown.
pintu masuk produk gptpdf: https://top.aibase.com/tool/gptpdf
Dapat dipahami bahwa kode proyek ini hanya memiliki 293 baris, namun hampir dapat mengurai berbagai konten seperti penyusunan huruf, rumus matematika, tabel, gambar, bagan, dan lain sebagainya dengan sempurna.
Langkah-langkah untuk mengimplementasikan gptpdf adalah:
1) Gunakan perpustakaan PyMuPDF untuk mengurai semua area non-teks dan menandainya (untuk menyimpan token)
2) Gunakan model multi-modal (seperti GPT-4o) untuk mengurai dan mendapatkan file penurunan harga
Perlu disebutkan bahwa biaya gptpdf rata-rata $0,013 per halaman.
Highlight:
- Proyek sumber terbuka ini menggunakan model multimodal yang mirip dengan GPT-4o untuk mengurai file PDF dan mengonversinya ke format penurunan harga.
- Kode proyek ringkas dan efisien, hanya dengan 293 baris.
- Hasil analisis hampir sempurna mencakup berbagai konten seperti penyusunan huruf, rumus matematika, tabel, gambar, bagan, dll.
Dengan kode yang efisien dan ringkas serta fungsi yang canggih, gptpdf tidak diragukan lagi memberikan solusi yang efisien dan ekonomis untuk mengonversi PDF ke Markdown. Biayanya yang rendah juga membuatnya sangat hemat biaya. Proyek ini diyakini akan lebih banyak digunakan dan dikembangkan di masa depan.