recpdf 0.1.6

Using large model to parse and translate PDF.

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。

功能特点

• 📄 解析PDF文档中的文本、图片、表格、公式等元素
• 🤖 支持使用各种大模型进行智能解析
• 🔄 多线程并行处理，提高解析速度
• 📝 输出结构化的markdown格式，保留原始文档的层次结构
• 🎨 智能识别标题层级，优化文档结构
• 🖼️ 自动处理图片和表格，保持文档的视觉完整性

安装

使用pip安装RecPDF：

pip install recpdf

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

快速开始

基本使用

from recpdf import parse_pdf

# 解析PDF文件
content, rect_images = parse_pdf(
    pdf_path="path/to/your/document.pdf",
    output_dir="./output",
    api_key="your_api_key",
    base_url="your_api_base_url",
    model="your_model_name",
    workers=2  # 多线程处理
)

print("解析完成，markdown内容已保存到指定目录")

使用环境变量

您也可以通过环境变量设置API相关参数，这样在调用函数时就不需要传递这些参数了：

1. 创建一个 .env文件：

VLM_API_KEY=your_api_key
VLM_API_BASE=your_api_base_url
VLM_API_MODEL=your_model_name

2. 然后在代码中加载环境变量：

import os
from dotenv import load_dotenv
from recpdf import parse_pdf

load_dotenv()

api_key = os.getenv('VLM_API_KEY')
base_url = os.getenv('VLM_API_BASE')
model = os.getenv('VLM_API_MODEL')

content, rect_images = parse_pdf(
    pdf_path="path/to/your/document.pdf",
    output_dir="./output",
    api_key=api_key,
    base_url=base_url,
    model=model
)

高级功能

调整Markdown结构

RecPDF还提供了一个 refine_markdown函数，可以进一步优化生成的markdown文档结构：

from recpdf.parser import refine_markdown

refined_content = refine_markdown(
    markdown_path="path/to/your/output.md",
    api_key="your_api_key",
    base_url="your_api_base_url",
    model="your_model_name"
)

print("Markdown结构优化完成")

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. 可选优化：使用大模型进一步优化markdown文档结构

项目结构

recpdf/
├── __init__.py          # 包入口，导出主要函数
├── parser.py            # 核心解析功能实现
├── models.py            # 模型初始化模块
├── prompts.py           # 解析提示词定义
└── utils.py             # 工具函数

示例

项目提供了一些示例PDF文件和输出结果，位于 examples/目录中：

• 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

配置要求

• Python 3.11或更高版本
• 有效的大模型API密钥和访问地址
• 支持视觉理解的大模型（如GPT-4V、Claude 3等）

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！

联系方式

• 作者：FreeCode
• 邮箱：[e-mail]