RecPDF

RecPDF是一个使用大模型解析和转换PDF文档的Python包，能够识别PDF中的文本、图片、表格、公式等元素，并将其转换为结构化的markdown格式，同时支持多语言翻译功能。

功能特点

• 📄 智能PDF解析 - 识别PDF中的文本、图片、表格、公式等元素
• 🤖 多模型支持 - 支持各种大模型进行智能解析（GPT-4V、Claude 3等）
• 🔄 多线程处理 - 并行处理提高解析速度
• 📝 结构化输出 - 输出markdown格式，保留原始文档层次结构
• 🎨 智能优化 - 使用大模型优化markdown文档结构
• 🌍 多语言翻译 - 支持多种翻译引擎（Google、DeepL、HuggingFace、OpenAI）
• ⚙️ 灵活配置 - 支持环境变量和配置文件
• 🖼️ 视觉完整性 - 自动处理图片和表格，保持文档视觉效果

安装

使用pip安装RecPDF：

pip install recpdf

或从源码安装：

git clone https://github.com/FreeCode001/RecPDF.git
cd RecPDF
pip install -e .

依赖项

• python-dotenv>=1.2.1
• shapely>=2.1.2
• langchain>=1.2.8
• pymupdf>=1.26.7
• langchain-openai>=1.1.7
• googletrans>=4.0.2
• transformers>=5.1.0
• pydantic-settings>=2.12.0
• deepl>=1.28.0
• torch>=2.7.1
• google-trans-new>=1.1.9

快速开始

基本PDF解析

from recpdf import parse_pdf, Settings

# 方法1：使用Settings对象配置
settings = Settings()
settings.parser_api_key = "your_api_key"
settings.parser_api_base = "your_api_base_url"
settings.parser_api_model = "your_model_name"

content, rect_images = parse_pdf(
    pdf_path="path/to/your/document.pdf",
    output_dir="./output",
    settings=settings,
    workers=2  # 多线程处理
)

# 方法2：使用环境变量配置（推荐）
# 在.env文件中设置：PARSER_API_KEY, PARSER_API_BASE, PARSER_API_MODEL
content, rect_images = parse_pdf(
    pdf_path="path/to/your/document.pdf",
    output_dir="./output",
    workers=2  # 多线程处理
)

print("解析完成，markdown内容已保存到指定目录")

环境变量配置文件

1. 创建 .env文件：

# 解析器API配置
PARSER_API_KEY=your_parser_api_key
PARSER_API_BASE=your_parser_api_base
PARSER_API_MODEL=your_parser_model

# 优化器API配置  
REFINE_API_KEY=your_refine_api_key
REFINE_API_BASE=your_refine_api_base
REFINE_API_MODEL=your_refine_model

# 翻译配置
TRANSLATION_ENGINE=openai
TRANSLATOR_API_KEY=your_translator_api_key
TRANSLATOR_API_BASE=your_translator_api_base
TRANSLATOR_API_MODEL=your_translator_model

2. 自动加载环境变量：

import os
from recpdf import parse_pdf

# recpdf自动加载环境变量配置
content, rect_images = parse_pdf(
    pdf_path="path/to/your/document.pdf",
    output_dir="./output",
)

Markdown结构优化

from recpdf import refine_markdown, Settings

# 使用Settings对象配置
settings = Settings()
settings.refine_api_key = "your_api_key"
settings.refine_api_base = "your_api_base_url"
settings.refine_api_model = "your_model_name"

# 优化markdown文档结构
refined_content = refine_markdown(
    markdown_path="path/to/your/output.md",
    settings=settings
)

# 或使用环境变量配置
# 在.env文件中设置：REFINE_API_KEY, REFINE_API_BASE, REFINE_API_MODEL
refined_content = refine_markdown(
    markdown_path="path/to/your/output.md"
)

print("Markdown结构优化完成")

文档翻译

RecPDF支持多种翻译引擎：

1. Google翻译

from recpdf import translate_markdown, Settings

settings = Settings()
settings.translation_engine = "googletrans"

# 翻译markdown文件
translate_markdown(
    input_path="input.md",
    output_path="output.md",
    settings=settings,
    source_lang="EN",
    target_lang="ZH"
)

2. DeepL翻译

settings = Settings()
settings.translation_engine = "deepl"
settings.deepl_api_key = "your_deepl_api_key"

translate_markdown(
    input_path="input.md", 
    output_path="output.md",
    settings=settings,
    source_lang="EN",
    target_lang="ZH"
)

3. OpenAI翻译

settings = Settings()
settings.translation_engine = "openai"
settings.translator_api_key = "your_openai_api_key"
settings.translator_api_base = "https://api.openai.com/v1"
settings.translator_api_model = "gpt-4"

translate_markdown(
    input_path="input.md",
    output_path="output.md", 
    settings=settings,
    source_lang="EN",
    target_lang="ZH"
)

4. HuggingFace翻译

settings = Settings()
settings.translation_engine = "huggingface"
settings.huggingface_model = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh"

translate_markdown(
    input_path="input.md",
    output_path="output.md",
    settings=settings, 
    source_lang="EN",
    target_lang="ZH"
)

API参考

主要函数

parse_pdf()

解析PDF文档并转换为markdown格式。

参数：

• pdf_path (str): PDF文件路径
• output_dir (str, optional): 输出目录，默认为'./'
• settings (Settings, optional): 配置对象，包含API密钥、基础URL、模型名称等
• workers (int, optional): 工作线程数，默认为1
• prompt (str, optional): 自定义解析提示词
• rect_prompt (str, optional): 矩形解析提示词
• sys_prompt (str, optional): 系统提示词

返回：

• content (str): 解析后的markdown内容
• rect_images (List[str]): 矩形图片路径列表

refine_markdown()

优化markdown文档结构。

参数：

• markdown_path (str): markdown文件路径
• settings (Settings, optional): 配置对象，包含API密钥、基础URL、模型名称等
• prompt (str, optional): 自定义优化提示词
• sys_prompt (str, optional): 系统提示词

返回：

• str: 优化后的markdown内容

translate_markdown()

翻译markdown文档。

参数：

• input_path (str): 输入文件路径
• output_path (str): 输出文件路径
• settings (Settings, optional): 配置对象
• source_lang (str, optional): 源语言，默认"EN"
• target_lang (str, optional): 目标语言，默认"ZH"

返回：

• str (str): 翻译后的文件路径

translate_text()

翻译纯文本内容。

参数：

• input_path (str): 输入文件路径
• output_path (str): 输出文件路径
• settings (Settings, optional): 配置对象
• source_lang (str, optional): 源语言，默认"EN"
• target_lang (str, optional): 目标语言，默认"ZH"

返回：

• str (str): 翻译后的文件路径

配置类

Settings

RecPDF配置管理类，支持以下配置项：

解析器配置：

• parser_api_key (str): 解析器API密钥
• parser_api_base (str): 解析器API基础URL
• parser_api_model (str): 解析器模型名称

优化器配置：

• refine_api_key (str): 优化器API密钥
• refine_api_base (str): 优化器API基础URL
• refine_api_model (str): 优化器模型名称

翻译器配置：

• translation_engine (str): 翻译引擎 (deepl, googletrans, huggingface, openai)
• translator_api_key (str): 翻译器API密钥
• translator_api_base (str): 翻译器API基础URL
• translator_api_model (str): 翻译器模型名称
• deepl_api_key (str): DeepL API密钥
• huggingface_model (str): HuggingFace模型名称

工作原理

1. PDF解析 - 使用PyMuPDF库提取PDF页面中的文本、图片和图形元素
2. 区域识别 - 通过Shapely几何分析识别和合并页面中的内容区域
3. 图像生成 - 将识别到的区域转换为高清图像
4. 大模型解析 - 调用配置的大模型解析图像内容，识别文本、表格、公式等
5. Markdown生成 - 将解析结果转换为结构化的markdown格式
6. 结构优化 - 可选使用大模型进一步优化markdown文档结构
7. 多语言翻译 - 支持多种翻译引擎进行文档翻译

项目结构

recpdf/
├── __init__.py          # 包入口，导出主要函数
├── parser.py            # 核心PDF解析功能
├── translator.py        # 多语言翻译功能
├── models.py            # 模型初始化和管理
├── prompts.py           # 解析和优化提示词
├── config.py            # 配置管理
└── utils.py             # 工具函数

tests/
├── test_parser.py       # 解析器测试
└── test_translator.py   # 翻译器测试

examples/
├── test1.pdf           # 简单文本PDF示例
├── test2.pdf           # 包含图片的PDF示例
├── test3.pdf           # 包含表格和公式的复杂PDF示例
└── output/             # 解析结果输出目录

配置要求

• Python版本: 3.11或更高版本
• API要求: 有效的大模型API密钥和访问地址
• 推荐模型: 支持视觉理解的大模型（如GPT-4V、Claude 3、Gemini Pro Vision等）
• 翻译服务: 根据选择的翻译引擎需要相应的API密钥

示例

项目提供了完整的示例文件和输出结果：

• examples/test1.pdf - 简单文本PDF示例
• examples/test2.pdf - 包含图片的PDF示例
• examples/test3.pdf - 包含表格和公式的复杂PDF示例
• examples/output/ - 解析结果输出目录，包含markdown和图片文件

许可证

本项目采用MIT许可证，详见LICENSE文件。

贡献

欢迎提交问题和拉取请求来改进这个项目！

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/FreeCode001/RecPDF.git
cd RecPDF

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install -e .
pip install -r requirements-dev.txt  # 如果有的话

# 运行测试
python -m pytest tests/

联系方式

• 作者: FreeCode001
• 邮箱: freecode0902@gmail.com
• 项目地址: https://github.com/FreeCode001/RecPDF

更新日志

v0.1.9

• 添加多语言翻译功能
• 支持Google、DeepL、HuggingFace、OpenAI翻译引擎
• 优化PDF解析性能
• 改进markdown结构优化算法

v0.1.0

• 初始版本发布
• 基础PDF解析功能
• Markdown输出支持
• 多线程处理