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标题: PDF文件处理与自动化建模分段架构图 [打印本页]

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作者: 链载Ai    时间: 4 小时前
标题: PDF文件处理与自动化建模分段架构图

PDF文件处理与自动化建模分段架构图

1. 总体概述

本架构图描述了从 PDF 输入到生成图模型和向量模型的自动化流程，重点包括：

• • PDF 类型检测与文本提取

• • 行业分类与内容分析

• • 动态创建图模型和向量模型

• • 存储到图数据库和向量数据库

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2. 架构模块

2.1 输入模块

• •输入：PDF 文件（如ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">your_document.pdf）

• •前 1-10 页提取：

• • 使用ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">PyMuPDF提取文本型 PDF 内容

• • 使用ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">pytesseract+ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">pdf2image提取扫描型 PDF 内容

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2.2 PDF 类型检测与文本提取

• •工具：

• •ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">PyMuPDF：处理文本型 PDF

• •ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">pytesseract：处理扫描型 PDF

• •输出：前 1-10 页的原始文本

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2.3 行业分类与内容分析

• •工具：

• • 关键词匹配（正则表达式）

• • NLP 模型（如 spaCy）或 LLM（Grok 3）进行分类

• •行业分类规则：

• • 医疗：关键词如“疾病”、“治疗”、“药物”

• • 法律：关键词如“法律”、“合同”、“条款”

• • 技术：关键词如“技术”、“算法”、“系统”

• •输出：行业标签（如“医疗”）和结构化数据（JSON/Markdown）

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2.4 动态建模模块

根据行业选择合适的工具和模型，动态创建图模型和向量模型。

2.4.1 图模型创建

• •医疗行业图模型：

• • 节点：ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">Chapter、ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">Section、ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">Disease、ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-feature-settings: normal;font-variation-settings: normal;font-size: 12.6px;line-height: 1.75;color: rgb(221, 17, 68);background: rgba(27, 31, 35, 0.05);padding: 3px 5px;border-radius: 4px;">Treatment

• • 关系：CONTAINS、TREATS

• •法律行业图模型：

• • 节点：Clause、Party、Contract

• • 关系：BELONGS_TO、SIGNATORY

• •技术行业图模型：

• • 节点：Section、Technology、Process

• • 关系：DEPENDS_ON、IMPLEMENTS

• •工具：Neo4j 驱动程序

2.4.2 向量模型创建

• •嵌入模型选择：

• • 医疗：paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2或 BioBERT

• • 法律：LegalBERT

• • 技术：all-MiniLM-L6-v2或 TechBERT

• •工具：Sentence Transformers、Pinecone

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2.5 存储模块

Neo4j存储图数据库Pinecone存储向量数据库

• •图数据库：Neo4j（存储实体和关系）

• •向量数据库：Pinecone（存储向量和元数据）

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3. 流程示例（医疗行业 PDF）

基于你的 PDF 示例（“第 1 章 呼吸系统疾病用药”）：

3.1 输入

• • PDF 文件：your_document.pdf

3.2 提取与检测

• • 提取前 1-10 页文本（使用PyMuPDF，文本型 PDF）

• • 文本示例：

  第1章呼吸系统疾病用药
  1.1急性上呼吸道感染
  1.疾病概述
  急性支气管炎，治疗方法：吸入激素，具有抗炎作用。

3.3 行业分类

• • 关键词：“疾病”、“治疗”、“药物” → 行业分类为“医疗”

3.4 动态建模

• •图模型：

• • 节点：Chapter（第 1 章）、Section（1.1 急性上呼吸道感染）、Disease（急性支气管炎）、Treatment（吸入激素）

• • 关系：CONTAINS（章节包含小节）、TREATS（疾病关联治疗）

• •向量模型：

• • 嵌入模型：paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

• • 向量化文本：每个章节、疾病、治疗生成向量

3.5 存储

• • 图数据库：Neo4j 存储图模型

• • 向量数据库：Pinecone 存储向量

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4. 工具与依赖

• •Python 库：

• •PyMuPDF：文本提取

• •pytesseract+pdf2image：OCR

• •sentence-transformers：向量化

• •neo4j：图数据库

• •pinecone-client：向量数据库

• •spaCy或Hugging Face Transformers：NLP 分析

• •外部服务：

• • Grok 3（或类似 LLM）：行业分类与结构化

• • Neo4j、Pinecone API

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5. 注意事项

• •性能优化：对大规模 PDF 使用并行处理

• •错误处理：OCR 噪声清洗、结构化错误检测

• •可扩展性：为新行业添加分类规则

• •隐私保护：敏感数据加密存储

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