基于AI大模型的复杂扫描件PDF信息提取与规整
前言
场景大致是会上传一个几十页的扫描件PDF，让AI在当中找出我需要的字段，本文会隐去具体行业信息和具体的AI提示词内容，只分享技术相关内容，请见谅。
AI模型选择
针对我们行业的使用场景，我主要测试了GPT、Claude以及国内知名的AI公司产品。
下标中”PDF可“的代表能够识别扫描件PDF。
相似字符有3组测试用例，1组为6与8相似，2组为0与O相似，3组为0与Q相似。
信息匹配应该是有2个组。
文件歧义号码查找，是指一个页面上有两个编号，通过我的提示语去查找正确的那个号码。
| 平台 | 翻墙 | 能够读取的文件类型 | 横向文件识别 | 特例对比（相似字符识别） | 特例对比（信息匹配） | 特例对比（歧义号码查找） | 速度 | 备注 |
| KIMI🐅 | 否 | PDF可 | 👌 | 3对，第一个6和8都错了，第二个O和0没识别出来。 | 只分了1个组，每组里面2个字段不对，1个字段没找到。 | 找错 | OK | |
| 豆包 | 否 | PDF可 | 👌 | 1对，第二个O和0没识别出来，第三个压根没识别 | 只分了1个组，每组里面1个字段不对，5个字段没找到。 | 👌 | OK | |
| GPT | 是 | 扫描版pdf不支持 文件单次最多10 | / | / | / | / | / | |
| Claude | 是 | 扫描版pdf不支持 文件单次支持5 | / | / | / | / | / | |
| 通义 | 否 | 扫描版pdf不支持 | / | / | / | / | / | |
| 百川智能🐅 | 否 | PDF可 | 👌 | 1、3对，第二个O和0没识别出来。 | 分了2组。2个字段没有按要求提供，多个字段没找到。 | 👌 | OK | |
| 讯飞星火 | 否 | PDF可 | 找不到 | 找不到 | 找不到 | 找不到 | 非常慢 | 少有的交白卷选手 |
| 智谱清言🐅 | 否 | PDF可 | 👌 | 1、3对，第二个O和0没识别出来。 | 分了2个组，2个字段没有按要求提供，2个字段不对，1个字段没找到。 | 找错 | 很慢 | 当我给AI的提示词有任何错误，如输入文字打错、json的某几个引号打成中文引号了，都会影响他的输出，唯一一个对输入语言没有纠错的模型。 |
| 文心一言 | 否 | PDF可 | 👌 | 1、3对，第二个O识别成一个小圆圈，但是至少把0和O区别是看出来了 | 🚫一塌糊涂，直接把我输入的Json字段瞎替换了 | 👌 | 超级无敌慢，上传之后文件要先阅读很久，然后才能提交问题 | |
| 海螺ai🐅 | 否 | PDF可 | 👌 | 1、3对，第二个O和0没识别出来。 | 分了两个组，匹配的字段全对，除了2个字段没有按要求翻译成中文。 | 👌 | OK | |
| 360智脑 | 否 | PDF可 | / | 数据全部都是瞎填的 | 🚫一塌糊涂，直接把我输入的Json字段瞎替换了 | 找错 | 超级无敌慢 | |
| 天工ai | 否 | 不能上传文件 | / | / | / | / | / | |
| 万知🐅 | 否 | PDF可 | 👌 | 1、3对，第二个O和0没识别出来。 | 分了2个组，2个字段没有按要求提供，3个字段不对，3个字段没找到。 | 👌 | 慢，解析要时间，被迫阅读全文要时间，然后才能提问 | 上传文档不能同时提问，每次都要等他月度总结完才能提问 |
实验下来，发现提示词非常重要，调整了好多天的提示词后，AI返回的结果已经尽可能符合我们希望得到的结果了。
我们最满意海螺ai的效果，但是当我们想接到系统，发现海螺的Minimax公司下提供的接口，上传文件后返回的是文件id，无法喂给ChatCompletion接口使用。
发现Kimi的Moonshoot接口有上传文件功能，样例是会先把pdf转换成文字内容，再做逻辑判断。
提示词
先总结一下我最后使用的提示词吧。
需要明确AI的定位、为我们做些什么。如果有整理好需要AI提取的内容，直接整理成Json形式让它填写更好，也便于我们对接其他系统。给AI可执行的步骤，有特别的定义可以写定义，如果没有也可以去掉。特殊要求中的1我觉得十分重要，避免AI胡乱填写，其他则填写一些具体的逻辑相关需求，如哪个字段要怎么查找，需要做什么处理。
职位：你是一个勤劳的具备图像信息提取、信息规整的智能助手，不要进行任何形式的偷懒。
职能：我有一个文件，其中包含了大量信息。我已经准备了一个JSON模板，其中列出了我需要从PDF中提取的所有字段和结构。请根据PDF内容填写这个JSON模板。以下是JSON模板的示例结构：
{
"字段1":"",
"字段2":"",
"字段3":[
{
"字段3-1":"",
"字段3-2":"",
"字段3-3":""
}
],
}
请按照以下步骤操作：
- 阅读PDF文件：仔细阅读PDF文件，确保理解所有内容
- 填写JSON模板：根据PDF文件中的信息，填写上述JSON模板中的相应字段。
- 定义：
- XXXX内容为XX
- 特殊要求：
- 对于没有在文件中找到的信息，请保留空白，不要胡编乱造。
- 字段1需要在中文内容中查找
- 验证信息：在完成填写后，请仔细检查所有信息，确保没有遗漏或错误。尤其要再次核对是否都满足我的特殊要求了。
- 输出结果：将填好的JSON模板作为最终结果提供给我。
请确认你理解了我的要求，并开始处理文件。如果有任何不清楚的地方，请随时询问。
虽然复制是复杂了一些，但是目前测试下来效果还是蛮不错的。
Python API使用代码
其实我开始是试过使用Dify的，Dify现在支持上传PDF了，但是支持使用PDF内容的模型非常少。加上后来希望直接对接到我们现有系统里，于是还是直接上手试了一下API。
纯使用Moonshot的我这边就不贴出来了，文档里面写的很清晰。
https://platform.moonshot.cn/docs/api/files#%E4%B8%8A%E4%BC%A0%E6%96%87%E4%BB%B6
借这个思路，我尝试了使用Moonshot提供的读取PDF接口，（虽然他的OCR效果不能说最佳，但是使用确实方便…），拿到信息后丢给Minimax来分析。我需要的场景下，确实这么做出来的结果要比纯Moonshot的更好一些。
如果涉及到返回结果里面有，易涉及隐私问题的文本信息，包括但不限于邮箱、域名、链接、证件号、家庭住址等，Minimax是默认会返回时候打星号。一定要记得加上"mask_sensitive_info":False。
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
import re
import json
group_id=""
api_key="" # <--在这里使用MiniMax账户管理-接口密钥中API KEY进行接入
client = OpenAI(
api_key="MOONSHOT_API_KEY", # 在这里将 MOONSHOT_API_KEY 替换为你从 Kimi 开放平台申请的 API Key
base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)
# moonshot.pdf 是一个示例文件, 我们支持文本文件和图片文件，对于图片文件，我们提供了 OCR 的能力
# 上传文件时，我们可以直接使用 openai 库的文件上传 API，使用标准库 pathlib 中的 Path 构造文件
# 对象，并将其传入 file 参数即可，同时将 purpose 参数设置为 file-extract；注意，目前文件上传
# 接口仅支持 file-extract 一种 purpose 值。
file_object = client.files.create(file=Path("720380146.pdf"), purpose="file-extract")
# 获取结果
# file_content = client.files.retrieve_content(file_id=file_object.id)
# 注意，某些旧版本示例中的 retrieve_content API 在最新版本标记了 warning, 可以用下面这行代替
# （如果使用旧版本的 SDK，可以继续延用 retrieve_content API）
file_content = client.files.content(file_id=file_object.id).text
#print(file_content)
url = "https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_pro?GroupId=" + group_id
headers = {"Content-Type":"application/json", "Authorization":"Bearer " + api_key}
payload = {
"bot_setting":[
{
"bot_name":"MM智能助理",
"content":"MM智能助理是一款由MiniMax自研的，没有调用其他产品的接口的大型语言模型。MiniMax是一家中国科技公司，一直致力于进行大模型相关的研究。",
}
],
"messages":[{"sender_type":"USER", "sender_name":"username", "text":file_content},{"sender_type":"USER", "sender_name":"username", "text":"提示词"}],
"reply_constraints":{"sender_type":"BOT", "sender_name":"MM智能助理"},
"model":"abab6.5s-chat",
"tokens_to_generate":2048,
"temperature":0.01,
"top_p":0.95,
"mask_sensitive_info":False
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, json=payload)
response_msg = json.loads(response.text)
# 提取 choices[0].messages[0].text 的内容
result = response_msg['choices'][0]['messages'][0]['text']
#提取当中JSON返回的内容，其他部分为描述文字，这个场景下系统不需要
# 尝试找到JSON的开始和结束位置
try:
# 找到第一个{的位置
start = result.index('{')
# 找到最后一个}的位置
end = result.rindex('}')
# 提取JSON字符串
json_str = result[start:end+1]
# 解析JSON字符串
data = json.loads(json_str)
print(data)
except (ValueError, json.JSONDecodeError) as e:#没有找到json内容
print("系统错误")
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_43106115/article/details/143434628
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