PDF文件处理与自动化建模分段架构图

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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

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

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

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）

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

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）

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

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

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