ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);visibility: visible;">

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);visibility: visible;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);visibility: visible;">打造你的文档小助手：PDF智能解析系统揭秘！

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);visibility: visible;">嘿，朋友们！你有没有为翻阅一堆PDF文件头晕眼花过？有没有为从文档中提取关键信息熬夜到怀疑人生？别担心！今天我要隆重介绍一款“文档界的卷王” ——PDF智能解析系统！它不仅能帮你轻松搞定PDF，还能生成酷炫的分析报告，简直是懒人福音！

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 8px;color: rgb(63, 63, 63);visibility: visible;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);visibility: visible;">这货到底有啥用？

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;color: rgb(63, 63, 63);visibility: visible;">
1.ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);visibility: visible;">PDF上传：轻轻一点，文件上传，so easy！
2.智能分析：AI出马，帮你挖掘文档中的隐藏宝藏。
3.实时反馈：进度条实时更新，告别“等到天荒地老”。
4.报告生成：自动输出Markdown格式报告，简洁又高效。
5.预览下载：预览先过目，满意再下载，完美！

它是怎么运作的？

整个系统架构采用了“前后端分离”，听着高大上，其实就是“分工明确，各干各的”：

•前端：HTML/CSS/JavaScript三剑客在线打工，再加上marked.js负责Markdown渲染，用户体验感直接拉满！
•后端：用Python，负责文件处理和分析逻辑，API接口设计得贼精致。

亮点功能大揭秘

1.任务状态轮询：上传文件后，系统会给你一个任务ID，然后开始疯狂“打探消息”。“任务完成了吗？”、“进度多少了？”系统比你还着急！
2.Markdown渲染：用marked.js把分析结果变成赏心悦目的Markdown格式，你甚至可以假装自己是个写作高手！
3.报告下载：一键下载报告，拿去交差都不是问题。

背后的技术黑科技

•PDF处理：用Python的PyPDF2或者pdfminer提取文本，再用NLP库（比如spaCy）分析内容。听起来很硬核，其实就是让AI替你干活。
•异步任务管理：Celery或者Bull出马，确保任务处理又快又稳。
•存储方案：小型应用用本地存储，大型应用直接上云。

结尾彩蛋

总的来说，这款PDF智能解析系统就是你的“文档拯救者”，让你从繁琐的文件处理中解脱出来。再也不用为报表熬夜到秃头了！还在等什么？赶紧试试吧！

解析效果

文档智能解析系统

基于FastAPI + PyMuPDF + Qwen-VL + DeepSeek构建的文档智能解析系统，可自动分析PDF文档中的文本和图像内容，生成结构化的Markdown报告。

功能特点

•PDF处理：使用PyMuPDF提取PDF文件中的文本和图片
•图像分析：基于Qwen-VL-Max模型分析图片内容
•文本分析：使用DeepSeek-Chat模型分析文本内容
•异步处理：支持大文件的异步处理，避免阻塞
•进度跟踪：提供任务进度实时反馈
•结构化输出：自动生成Markdown格式的分析报告

系统架构

本系统使用以下技术栈：

•FastAPI：构建高性能的Web API
•PyMuPDF：提取PDF文件中的文本和图像
•Qwen-VL-Max：处理和分析图像内容
•DeepSeek-Chat：分析和理解文本内容
•Pydantic：数据验证和模型定义
•Pillow：图像处理

安装与设置

环境要求

• Python 3.11

安装步骤

1.. 创建并激活虚拟环境（可选）

python -m venv venv
# 在Windows上
venv\Scripts\activate
# 在macOS/Linux上
sourcevenv/bin/activate

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements.txt - i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

4. 配置API密钥

创建.env文件并添加以下内容：

QIANWEN_API_KEY=你的千问API密钥
DEEPSEEK_API_KEY=你的DeepSeek API密钥

运行服务

uvicornmain:app--reload

默认情况下，服务将在 http://localhost:8000 上运行。

API接口说明

上传PDF文件进行分析

•端点：POST /upload
•请求类型：multipart/form-data
•参数：

•file：PDF文件

查询任务状态

•端点：GET /task/{task_id}
•参数：

•task_id：任务ID

下载分析结果

•端点：GET /download/{task_id}
•参数：

•task_id：任务ID

使用示例

• 打开浏览器，上传 pdf 文件

目录结构

文档智能解析系统/
├── main.py       # FastAPI应用主文件
├── pdf_processor.py  # PDF处理和分析模块
├── prompts.py     # 提示词模板模块
├── llms.py       # AI模型客户端配置
├── requirements.txt  # 项目依赖
├── .env        # 环境变量配置
├── README.md      # 项目说明
├── uploads/      # 上传的PDF文件存储目录
├── results/      # 生成的分析报告存储目录
└── static/       # 静态文件目录

前端核心逻辑分析

1. 文件上传流程

用户选择文件→前端验证文件类型→上传至服务器→服务器返回任务ID→前端开始轮询任务状态

关键代码

// 上传文件
uploadBtn.addEventListener('click', async function() {
  // ...验证文件
  const formData = new FormData();
  formData.append('file', file);
 
  // 发送上传请求
  const response = await fetch('/upload', {
    method: 'POST',
    body: formData
  });
 
  const data = await response.json();
  taskId = data.task_id;
 
  // 开始轮询任务状态
  pollTaskStatus();
});

2. 任务状态轮询机制

获取任务ID→定期请求任务状态→更新进度条和状态信息→任务完成或失败时更新界面

关键代码

async function pollTaskStatus() {
  if (!taskId) return;
 
  const response = await fetch(`/task/${taskId}`);
  const data = await response.json();
 
  // 更新进度条
  const progress = data.progress || 0;
  progressFill.style.width = `${progress}%`;
  progressText.textContent = `${progress}%`;
 
  // 任务完成或失败时的处理逻辑
  if (data.status === 'completed') {
    // 处理完成逻辑
  } else if (data.status === 'failed') {
    // 处理失败逻辑
  } else {
    // 继续轮询
    setTimeout(pollTaskStatus, 2000);
  }
}

3. 报告预览和下载

获取任务ID → 请求预览内容 → 使用marked.js渲染Markdown → 显示在预览区域

关键代码

async function loadPreview() {
  // 获取Markdown内容
  const response = await fetch(`/preview/${taskId}`);
  const data = await response.json();
 
  // 使用marked.js渲染
  if (typeof marked.parse === 'function') {
    markdownContent.innerHTML = marked.parse(data.content);
  } else if (typeof marked === 'function') {
    markdownContent.innerHTML = marked(data.content);
  }
}

后端核心逻辑分析

LLM 大模型链接

# 千问
  try:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
      async with session.post(
        "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions",
        headers=headers,
        json=payload
      ) as response:
        if response.status == 200:
          return await response.json()
        else:
          error_text = await response.text()
          print(f"千问API调用失败: {response.status} - {error_text}")
          return {"error": f"API调用失败: {response.status}", "details": error_text}
  except Exception as e:
    print(f"千问API请求异常: {str(e)}")
    return {"error": f"API请求异常: {str(e)}"}
   

# deepseek

  try:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
      async with session.post(
        "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
        headers=headers,
        json=payload
      ) as response:
        if response.status == 200:
          return await response.json()
        else:
          error_text = await response.text()
          print(f"DeepSeek API调用失败: {response.status} - {error_text}")
          return {"error": f"API调用失败: {response.status}", "details": error_text}
  except Exception as e:
    print(f"DeepSeek API请求异常: {str(e)}")
    return {"error": f"API请求异常: {str(e)}"}

提取 pdf 文字与图片

# 打开PDF文件
  pdf_doc = fitz.open(file_path)
  content_by_page = {}
 
  # 遍历每一页
  for page_idx in range(len(pdf_doc)):
    page = pdf_doc[page_idx]
    page_content = {
      "page_num": page_idx + 1, # 页码从1开始
      "text": page.get_text(),
      "images": []
    }
   
    # 提取图片
    image_list = page.get_images(full=True)
   
    # 处理页面上的每张图片
    for img_idx, img_info in enumerate(image_list):
      try:
        xref = img_info[0] # 图片的xref
        base_image = pdf_doc.extract_image(xref)
        image_bytes = base_image["image"]
        image_ext = base_image["ext"]
       
        # 创建PIL图像对象
        image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
       
        # 将图像转换为base64编码
        buffered = io.BytesIO()
        image.save(buffered, format=image.format if image.format else "PNG")
        img_base64 = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")
       
        # 存储图片信息
        page_content["images"].append({
          "index": img_idx + 1, # 图片索引从1开始
          "format": image_ext,
          "width": image.width,
          "height": image.height,
          "base64": img_base64
        })
      except Exception as e:
        print(f"处理图片时出错 (页面 {page_idx+1}, 图片 {img_idx+1}): {str(e)}")
   
    # 将页面内容添加到结果中
    content_by_page[page_idx + 1] = page_content
 
  # 关闭PDF文件
  pdf_doc.close()
 
  return content_by_page

提取图片跟文字后，传给后端上传文件接口，去实现解析图片跟文字，最后输出 Markdown 文档下载

async def process_pdf_analysis(task_id: str, file_path: str, file_name: str):
  """
  处理PDF分析的后台任务
  """
  try:
    # 调用PDF分析函数
    result_path = await analyze_pdf(
      file_path=file_path,
      file_name=file_name,
      task_id=task_id,
      status_callback=lambda progress: update_task_progress(task_id, progress)
    )
   
    # 更新任务状态为已完成
    active_tasks[task_id]["status"] = "completed"
    active_tasks[task_id]["result_path"] = result_path
    active_tasks[task_id]["progress"] = 100
   
    # 将结果文件复制到静态目录
    os.makedirs("static/results", exist_ok=True)
    with open(result_path, "r", encoding="utf-8") as src_file:
      with open(f"static/results/{task_id}.md", "w", encoding="utf-8") as dst_file:
        dst_file.write(src_file.read())
       
  except Exception as e:
    # 发生错误时，更新任务状态
    active_tasks[task_id]["status"] = "failed"
    active_tasks[task_id]["error"] = str(e)
    print(f"处理文件时出错: {str(e)}")
    # 记录详细的错误信息
    import traceback
    print(traceback.format_exc())

最后即可实现如下效果

实现效果

原始PDF

链载Ai

它是怎么运作的？

亮点功能大揭秘

背后的技术黑科技

结尾彩蛋

文档智能解析系统

功能特点

系统架构

安装与设置

环境要求

安装步骤

运行服务

API接口说明

上传PDF文件进行分析

查询任务状态

下载分析结果

使用示例

目录结构

前端核心逻辑分析

1. 文件上传流程

2. 任务状态轮询机制

3. 报告预览和下载

后端核心逻辑分析

LLM 大模型链接

提取 pdf 文字与 图片

提取 pdf 文字与图片