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LLMs之PDF：zeroX(一款PDF到Markdown 的视觉模型转换工具)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

article 2024/11/8 16:22:44

LLMs之PDF：zeroX(一款PDF到Markdown 的视觉模型转换工具)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

目录

zeroX的简介

1、支持的文件类型

zeroX的安装和使用方法

T1、Node.js 版本：

安装

使用方法

使用文件 URL：

使用本地路径：

示例输出

T2、Python 版本

安装

使用方法

示例输出（来自“azure/gpt-4o-mini”的输出）

zeroX的案例应用

1、测试手写稿

zeroX的简介

Zerox 是一个简单易用的 PDF 到 Markdown 转换工具，它利用视觉模型（例如 OpenAI 的 GPT 模型）来处理文档的 OCR（光学字符识别）并将其转换为 Markdown 格式。 它能够处理各种复杂的文档布局，包括表格、图表等，这得益于其基于视觉模型的处理方式。 Zerox 的核心逻辑是：将输入文件（PDF、docx、图像等）转换为一系列图像，然后将每个图像传递给 GPT 模型，请求生成 Markdown，最后将所有 Markdown 片段聚合起来返回最终结果。 该项目提供了一个在线演示版本：https：//getomni.ai/ocr-demo。

官方地址：https://getomni.ai/ocr-demo

GitHub地址：https://github.com/getomni-ai/zerox

1、支持的文件类型

Zerox 使用 libreoffice 和 graphicsmagick 进行文档到图像的转换，支持以下文件类型

[
  "pdf", // Portable Document Format
  "doc", // Microsoft Word 97-2003
  "docx", // Microsoft Word 2007-2019
  "odt", // OpenDocument Text
  "ott", // OpenDocument Text Template
  "rtf", // Rich Text Format
  "txt", // Plain Text
  "html", // HTML Document
  "htm", // HTML Document (alternative extension)
  "xml", // XML Document
  "wps", // Microsoft Works Word Processor
  "wpd", // WordPerfect Document
  "xls", // Microsoft Excel 97-2003
  "xlsx", // Microsoft Excel 2007-2019
  "ods", // OpenDocument Spreadsheet
  "ots", // OpenDocument Spreadsheet Template
  "csv", // Comma-Separated Values
  "tsv", // Tab-Separated Values
  "ppt", // Microsoft PowerPoint 97-2003
  "pptx", // Microsoft PowerPoint 2007-2019
  "odp", // OpenDocument Presentation
  "otp", // OpenDocument Presentation Template
];

zeroX的安装和使用方法

Zerox 提供了 Node.js 和 Python 两种版本的软件包。

T1、Node.js 版本：

安装

使用 npm 安装

npm install zerox

依赖： Zerox 使用 graphicsmagick 和 ghostscript 进行 PDF 到图像的转换。 这些依赖通常会自动安装，但你可能需要手动安装它们。在 Linux 系统上，可以使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y graphicsmagick

使用方法

使用文件 URL：

import { zerox } from "zerox";

const result = await zerox({
  filePath: "https://omni-demo-data.s3.amazonaws.com/test/cs101.pdf",
  openaiAPIKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

使用本地路径：
import path from "path";
import { zerox } from "zerox";

const result = await zerox({
  filePath: path.resolve(__dirname, "./cs101.pdf"),
  openaiAPIKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

可选参数： zerox 函数接受许多可选参数，用于控制转换过程：

const result = await zerox({
  // Required
  filePath: "path/to/file",
  openaiAPIKey: process.env.OPENAI_API_KEY,

  // Optional
  cleanup: true, // Clear images from tmp after run.
  concurrency: 10, // Number of pages to run at a time.
  correctOrientation: true, // True by default, attempts to identify and correct page orientation.
  maintainFormat: false, // Slower but helps maintain consistent formatting.
  model: 'gpt-4o-mini' // Model to use (gpt-4o-mini or gpt-4o).
  outputDir: undefined, // Save combined result.md to a file.
  pagesToConvertAsImages: -1, // Page numbers to convert to image as array (e.g. `[1, 2, 3]`) or a number (e.g. `1`). Set to -1 to convert all pages.
  tempDir: "/os/tmp", // Directory to use for temporary files (default: system temp directory).
  trimEdges: true, // True by default, trims pixels from all edges that contain values similar to the given background colour, which defaults to that of the top-left pixel.
});


cleanup： (boolean, 默认 true) 处理完成后是否清理临时文件。
concurrency： (integer, 默认 10) 并发处理的页面数量。
correctOrientation： (boolean, 默认 true) 是否尝试纠正页面方向。
maintainFormat： (boolean, 默认 false) 是否保持一致的格式 (较慢，但对于表格跨页等情况很有用)。
model： (string, 默认 'gpt-4o-mini') 使用的模型 ('gpt-4o-mini' 或 'gpt-4o')。
outputDir： (string, 可选) 保存合并后的 result.md 文件的目录。
pagesToConvertAsImages： (number 或 array, 可选) 需要转换为图像的页码，-1 表示所有页面。
tempDir： (string, 可选) 临时文件的目录。
trimEdges： (boolean, 默认 true) 是否修剪图像边缘。

该maintainFormat选项尝试通过将前一页的输出作为下一页的附加上下文传递，以一致的格式返回 markdown。这需要请求同步运行，因此速度会慢很多。但如果您的文档包含大量表格数据，或者经常有跨页的表格，则此选项非常有用。

Request #1 => page_1_image
Request #2 => page_1_markdown + page_2_image
Request #3 => page_2_markdown + page_3_image

示例输出
{
  completionTime: 10038,
  fileName: 'invoice_36258',
  inputTokens: 25543,
  outputTokens: 210,
  pages: [
    {
      content: '# INVOICE # 36258\n' +
        '**Date:** Mar 06 2012  \n' +
        '**Ship Mode:** First Class  \n' +
        '**Balance Due:** $50.10  \n' +
        '## Bill To:\n' +
        'Aaron Bergman  \n' +
        '98103, Seattle,  \n' +
        'Washington, United States  \n' +
        '## Ship To:\n' +
        'Aaron Bergman  \n' +
        '98103, Seattle,  \n' +
        'Washington, United States  \n' +
        '\n' +
        '| Item                                       | Quantity | Rate   | Amount  |\n' +
        '|--------------------------------------------|----------|--------|---------|\n' +
        "| Global Push Button Manager's Chair, Indigo | 1        | $48.71 | $48.71  |\n" +
        '| Chairs, Furniture, FUR-CH-4421             |          |        |         |\n' +
        '\n' +
        '**Subtotal:** $48.71  \n' +
        '**Discount (20%):** $9.74  \n' +
        '**Shipping:** $11.13  \n' +
        '**Total:** $50.10  \n' +
        '---\n' +
        '**Notes:**  \n' +
        'Thanks for your business!  \n' +
        '**Terms:**  \n' +
        'Order ID : CA-2012-AB10015140-40974  ',
      page: 1,
      contentLength: 747
    }
  ]
}

T2、Python 版本

安装

需要先安装 poppler-utils (确保在系统 PATH 变量中)，然后使用 pip 安装

pip install py-zerox

依赖： 依赖于 LiteLLM 库，支持多种视觉模型提供商 (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock 等)。 需要配置相应的环境变量。 请参考 LiteLLM 文档：https：//docs.litellm.ai/docs/providers

使用方法

该代码的核心思路是使用pyzerox库中的zerox函数来异步处理PDF文件，通过指定的AI模型提取文本内容，可选择性地处理特定页面，并将结果保存为Markdown文件，同时支持自定义系统提示和不同的AI服务提供商，如OpenAI、Azure OpenAI、Gemini、Anthropic和Vertex AI，通过环境变量或文件加载服务凭证。

zerox 函数的参数与 Node.js 版本类似，但 model 参数需要根据选择的模型提供商和模型名称进行调整。 custom_system_prompt 参数允许自定义系统提示，select_pages 参数允许选择需要处理的页面。

from pyzerox import zerox
import os
import json
import asyncio

### Model Setup (Use only Vision Models) Refer: https://docs.litellm.ai/docs/providers ###

## placeholder for additional model kwargs which might be required for some models
kwargs = {}

## system prompt to use for the vision model
custom_system_prompt = None

# to override
# custom_system_prompt = "For the below pdf page, do something..something..." ## example

###################### Example for OpenAI ######################
model = "gpt-4o-mini" ## openai model
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "" ## your-api-key


###################### Example for Azure OpenAI ######################
model = "azure/gpt-4o-mini" ## "azure/<your_deployment_name>" -> format <provider>/<model>
os.environ["AZURE_API_KEY"] = "" # "your-azure-api-key"
os.environ["AZURE_API_BASE"] = "" # "https://example-endpoint.openai.azure.com"
os.environ["AZURE_API_VERSION"] = "" # "2023-05-15"


###################### Example for Gemini ######################
model = "gemini/gpt-4o-mini" ## "gemini/<gemini_model>" -> format <provider>/<model>
os.environ['GEMINI_API_KEY'] = "" # your-gemini-api-key


###################### Example for Anthropic ######################
model="claude-3-opus-20240229"
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "" # your-anthropic-api-key

###################### Vertex ai ######################
model = "vertex_ai/gemini-1.5-flash-001" ## "vertex_ai/<model_name>" -> format <provider>/<model>
## GET CREDENTIALS
## RUN ##
# !gcloud auth application-default login - run this to add vertex credentials to your env
## OR ##
file_path = 'path/to/vertex_ai_service_account.json'

# Load the JSON file
with open(file_path, 'r') as file:
    vertex_credentials = json.load(file)

# Convert to JSON string
vertex_credentials_json = json.dumps(vertex_credentials)

vertex_credentials=vertex_credentials_json

## extra args
kwargs = {"vertex_credentials": vertex_credentials}

###################### For other providers refer: https://docs.litellm.ai/docs/providers ######################

# Define main async entrypoint
async def main():
    file_path = "https://omni-demo-data.s3.amazonaws.com/test/cs101.pdf" ## local filepath and file URL supported

    ## process only some pages or all
    select_pages = None ## None for all, but could be int or list(int) page numbers (1 indexed)

    output_dir = "./output_test" ## directory to save the consolidated markdown file
    result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir,
                        custom_system_prompt=custom_system_prompt,select_pages=select_pages, **kwargs)
    return result


# run the main function:
result = asyncio.run(main())

# print markdown result
print(result)

参数

async def zerox(
    cleanup: bool = True,
    concurrency: int = 10,
    file_path: Optional[str] = "",
    maintain_format: bool = False,
    model: str = "gpt-4o-mini",
    output_dir: Optional[str] = None,
    temp_dir: Optional[str] = None,
    custom_system_prompt: Optional[str] = None,
    select_pages: Optional[Union[int, Iterable[int]]] = None,
    **kwargs
) -> ZeroxOutput:
  ...

参数

  • cleanup（bool，可选）：处理后是否清理临时文件。默认为 True。
  • concurrency（int，可选）：要运行的并发进程数。默认为 10。
  • file_path（Optional[str]，可选）：要处理的 PDF 文件的路径。默认为空字符串。
  • keep_format (bool, 可选)：是否保留上一页的格式。默认为 False。
  • model (str，可选)：用于生成补全的模型。默认为“gpt-4o-mini”。请参阅 LiteLLM 提供程序以获取正确的模型名称，因为它可能因提供程序而异。
  • output_dir (Optional[str], 可选): 保存 markdown 输出的目录。默认为 None。
  • temp_dir (str，可选)：存储临时文件的目录，默认为系统临时目录中的某个命名文件夹。如果已经存在，则在 zerox 使用它之前将删除其内容。
  • custom_system_prompt (str，可选)：模型使用的系统提示，它将覆盖 zerox 的默认系统提示。一般情况下，除非您想要某些特定行为，否则不需要它。设置后，它将发出友好警告。默认为 None。
  • select_pages (Optional[Union[int, Iterable[int]]]，可选)：要处理的页面，可以是单个页码或可迭代的页码，默认为 None
  • kwargs（字典，可选）：传递给 litellm.completion 方法的附加关键字参数。有关详细信息，请参阅 LiteLLM 文档和完成输入。

返回

  • ZeroxOutput：包含模型生成的 markdown 内容以及一些元数据（参见下文）。

示例输出（来自“azure/gpt-4o-mini”的输出）
ZeroxOutput(
    completion_time=9432.975,
    file_name='cs101',
    input_tokens=36877,
    output_tokens=515,
    pages=[
        Page(
            content='| Type    | Description                          | Wrapper Class |\n' +
                    '|---------|--------------------------------------|---------------|\n' +
                    '| byte    | 8-bit signed 2s complement integer   | Byte          |\n' +
                    '| short   | 16-bit signed 2s complement integer  | Short         |\n' +
                    '| int     | 32-bit signed 2s complement integer  | Integer       |\n' +
                    '| long    | 64-bit signed 2s complement integer  | Long          |\n' +
                    '| float   | 32-bit IEEE 754 floating point number| Float         |\n' +
                    '| double  | 64-bit floating point number         | Double        |\n' +
                    '| boolean | may be set to true or false          | Boolean       |\n' +
                    '| char    | 16-bit Unicode (UTF-16) character    | Character     |\n\n' +
                    'Table 26.2.: Primitive types in Java\n\n' +
                    '### 26.3.1. Declaration & Assignment\n\n' +
                    'Java is a statically typed language meaning that all variables must be declared before you can use ' +
                    'them or refer to them. In addition, when declaring a variable, you must specify both its type and ' +
                    'its identifier. For example:\n\n' +
                    '```java\n' +
                    'int numUnits;\n' +
                    'double costPerUnit;\n' +
                    'char firstInitial;\n' +
                    'boolean isStudent;\n' +
                    '```\n\n' +
                    'Each declaration specifies the variable’s type followed by the identifier and ending with a ' +
                    'semicolon. The identifier rules are fairly standard: a name can consist of lowercase and ' +
                    'uppercase alphabetic characters, numbers, and underscores but may not begin with a numeric ' +
                    'character. We adopt the modern camelCasing naming convention for variables in our code. In ' +
                    'general, variables must be assigned a value before you can use them in an expression. You do not ' +
                    'have to immediately assign a value when you declare them (though it is good practice), but some ' +
                    'value must be assigned before they can be used or the compiler will issue an error.\n\n' +
                    'The assignment operator is a single equal sign, `=` and is a right-to-left assignment. That is, ' +
                    'the variable that we wish to assign the value to appears on the left-hand-side while the value ' +
                    '(literal, variable or expression) is on the right-hand-side. Using our variables from before, ' +
                    'we can assign them values:\n\n' +
                    '> 2 Instance variables, that is variables declared as part of an object do have default values. ' +
                    'For objects, the default is `null`, for all numeric types, zero is the default value. For the ' +
                    'boolean type, `false` is the default, and the default char value is `\\0`, the null-terminating ' +
                    'character (zero in the ASCII table).',
            content_length=2333,
            page=1
        )
    ]
)

zeroX的案例应用

该项目提供了 cs101.pdf 作为示例文件。 转换后的 Markdown 输出包含了文档的标题、表格、以及文本内容，准确地反映了原文档的结构和信息。

maintainFormat 参数对于处理表格跨页等复杂布局的文档非常有用。输出结果中包含 completionTime, fileName, inputTokens, outputTokens 和 pages 等元数据信息，其中 pages 数组包含每个页面的 Markdown 内容和页码。

1、测试手写稿

测试地址：https://getomni.ai/ocr-demo

Zerox提供了出色的OCR功能，但这只是整个流程中的第一步。OmniAI可以将文档、文本、图像等转换为结构化数据。只需几分钟即可创建文档流水线，用于批量处理、提取和分类。
文档提取表格
使用Omni，您可以：
>> 结构化数据提取
>> 批量文档处理
>> 实时同步与文档存储库


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