智能 PDF 数据提取和数据库创建

DDD
发布: 2025-01-13 16:21:46
原创
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智能 pdf 数据提取和数据库创建

项目目标: 构建一个系统,自动从供应商提供的PDF文档中提取结构化和非结构化数据,并将其存储到数据库中,以便进行索引和查询。该系统还需集成一个能够基于PDF内容回答问题的聊天机器人。

项目细节:

  • 输入: 各种结构的PDF文档,包括纯文本、标题、段落、表格和项目符号列表。例如:报价单(RFQ)、合同、手册和报告。

核心功能:

  • 从PDF中提取所有相关数据,并过滤掉页眉、页脚等无关信息。
  • 精确识别和构建表格,并将表格与相应的标题或说明文字(通常为粗体文本,后跟冒号)关联。处理表格中的嵌套数据。
  • 识别并提取段落中的要点,并将其组织成嵌套列表结构。
  • 动态构建键值对,使用标题作为键,对应的文本作为值。
  • 清理提取的数据,包括去除多余符号和规范化空格。

数据存储与查询:

  • 使用Elasticsearch存储提取的数据,以实现高效的索引和搜索。
  • 数据库模式需同时支持结构化数据(例如表格)和非结构化文本。

技术挑战:

  • 数据准确性: 确保表格、项目符号和文本的提取准确,并与正确的标题关联。
  • 页眉/页脚去除: 动态忽略无关的页眉/页脚内容,同时避免丢失核心数据。
  • 表格标题检测: 利用邻近性和格式提示,将表格与正确的标题关联。
  • 嵌套内容处理: 将包含要点的段落构建成分层结构,以提高清晰度。

预期成果:

  • 可处理PDF并输出结构化JSON数据的脚本或管道。JSON格式示例:
{
    "标题1": "标题1下的文本",
    "标题2": [
        "项目符号1",
        "项目符号2",
        "项目符号3"
    ],
    "表格标题": [
        {"列1": "值1", "列2": "值2"},
        {"列1": "值3", "列2": "值4"}
    ]
}
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  • 与Elasticsearch集成,用于索引结构化数据。
  • 集成聊天机器人API,能够回答关于提取数据的自然语言问题。

当前进展:

  • 使用pdfplumber和Apache Tika开发了基本的Python脚本,用于文本和表格提取。
  • 已实现页眉和页脚的去除逻辑,并验证了提取的表格数据。
  • 已将结构化数据转换为键值对,使用标题作为键,嵌套项目符号作为值。

寻求帮助:

  • 改进表格提取逻辑:
    • 从粗体文本中准确检测表格标题。
    • 处理包含合并单元格或不规则结构的复杂表格。
    • 优化页眉/页脚去除,确保相关数据不会丢失。
  • 聊天机器人集成建议: 建议如何将聊天机器人与Elasticsearch集成,以实现高效查询。
  • 大型PDF处理: 寻求处理大型复杂PDF文档的最佳实践。

期望的社区支持:

  • 代码示例、架构建议和最佳实践。
  • PDF数据提取的改进(注重准确性和效率)。
  • 嵌套数据和表格数据组织的改进。
  • 可扩展的解决方案,以处理大量数据。
  • 增强聊天机器人的能力,使其能够有效地解释和回答查询。

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