rhubarb

Ревень

Rhubarb — это легкая среда Python, которая позволяет легко создавать приложения для понимания документов с использованием мультимодальных моделей большого языка (LLM) и моделей внедрения. Rhubarb создан с нуля для работы с мультимодальными языковыми моделями Amazon Bedrock и Anthropic Claude V3, а также с моделью мультимодального внедрения Amazon Titan.

Что я могу сделать с ревенем?

Посетите документацию ревеня.

Ревень может выполнять несколько задач по обработке документов, таких как

• ✅ Вопросы и ответы по документам

• ✅ Потоковое чат с документами (вопросы и ответы)

• ✅ Обобщение документов

• Сводка на уровне страницы

• Полное резюме

• Краткое описание отдельных страниц

• Потоковые сводки

• ✅ Извлечение структурированных данных

• ✅ Распознавание названного объекта (NER)

• С 50 встроенными общими объектами

• ✅ Распознавание PII с помощью встроенных объектов

• ✅ Понимание рисунка и изображения из документов

• Объяснение диаграмм, графиков и рисунков

• Выполните рассуждение по таблице (в виде рисунков)

• ✅ Классификация документов с векторной выборкой с использованием мультимодальных моделей внедрения

• ✅ Регистрирует использование токенов, чтобы отслеживать затраты.

Rhubarb поставляется со встроенными системными подсказками, которые упрощают его использование в различных случаях понимания документов. Вы можете настроить Rhubarb, передав свои собственные системные подсказки. Он поддерживает генерацию выходных данных на основе точной схемы JSON, что упрощает интеграцию в последующие приложения.

• Поддерживает файлы PDF, TIFF, PNG, JPG (скоро появится поддержка файлов Word, Excel, PowerPoint, CSV, Webp, eml)

• Выполняет внутреннее преобразование документа в изображение для работы с мультимодальными моделями.

• Работает с локальными файлами или файлами, хранящимися в S3.

• Поддерживает указание номеров страниц для многостраничных документов.

• Поддерживает чат на основе истории чата для документов.

• Поддерживает потоковый и непотоковый режим.

Установка

Начните с установки Rhubarb с помощью pip .

pip install pyrhubarb

Использование

Создайте сеанс boto3 .

 импортировать boto3session = boto3.Session()

Позвоните Ревеню

Локальный файл

 из ревеня import DocAnaанализda = DocAnaанализ(file_path="./path/to/doc/doc.pdf",
                  boto3_session=session)resp = da.run(message="Как зовут сотрудника?")resp

С файлом в Amazon S3

 из ревеня import DocAnaанализda = DocAnaанализ(file_path="s3://path/to/doc/doc.pdf",
                  boto3_session=session)resp = da.run(message="Как зовут сотрудника?")resp

Дополнительные примеры использования см. в кулинарных книгах.

Безопасность

См. ВКЛАД для получения дополнительной информации.

Лицензия

Этот проект распространяется по лицензии Apache-2.0.