ContextGem
ContextGem é uma estrutura LLM gratuita e de código aberto que simplifica a extração de dados estruturados e insights de documentos com código mínimo por meio de poderosas abstrações integradas e recursos automatizados.
https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:May 9, 2025
O que é ContextGem
ContextGem é uma estrutura inovadora de código aberto projetada para otimizar o processo de extração de dados estruturados de documentos usando Large Language Models (LLMs). Criado pela Shcherbak AI AS, ele aborda o desafio comum de exigir extenso código boilerplate na análise de documentos, fornecendo uma estrutura intuitiva e flexível que reduz significativamente a complexidade do desenvolvimento. A estrutura suporta LLMs locais e baseados na nuvem por meio da integração LiteLLM, incluindo provedores como OpenAI, Anthropic, Google e Azure OpenAI, ao mesmo tempo em que oferece conversores integrados para vários formatos de arquivo, destacando-se particularmente na conversão DOCX.
Principais Recursos do ContextGem
ContextGem é uma estrutura LLM de código aberto que simplifica a extração de dados estruturados e insights de documentos com o mínimo de código. Ele oferece abstrações poderosas integradas, incluindo prompts dinâmicos automatizados, modelagem de dados, mapeamento de referência e suporte multilíngue. A estrutura se destaca na análise focada de documentos, aproveitando as longas janelas de contexto dos LLMs para uma precisão de extração superior, enquanto oferece suporte a LLMs baseados em nuvem e locais por meio da integração LiteLLM.
Prompts Dinâmicos Automatizados e Modelagem de Dados: Elimina código boilerplate por meio da geração automatizada de prompts e validação de dados, reduzindo significativamente a sobrecarga de desenvolvimento
Mapeamento de Referência Preciso: Fornece mapeamento de referência granular em níveis de parágrafo e frase com justificativas integradas para o raciocínio de extração
Suporte ao Pipeline Multi-LLM: Permite a criação de fluxos de trabalho de extração complexos usando vários LLMs com tarefas específicas de função e armazenamento de resultados serializáveis unificados
Conversão de Formato de Documento: Conversores integrados para vários formatos de documento, incluindo DOCX, preservando a estrutura do documento e metadados avançados para análise aprimorada de LLM
Casos de Uso do ContextGem
Análise de Documentos Jurídicos: Extraia cláusulas, termos e anomalias importantes de contratos e documentos jurídicos com rastreamento de referência preciso
Processamento de Documentação Financeira: Analise relatórios e documentos financeiros para extrair dados estruturados, insights e métricas-chave com justificativas
Análise de Documentos de Pesquisa: Extraia conceitos, temas e insights de artigos acadêmicos e documentos de pesquisa com análise de aspectos hierárquicos
Processamento de Documentos Multilíngues: Processe documentos em vários idiomas sem exigir prompts específicos, permitindo fluxos de trabalho globais de análise de documentos
Vantagens
Código mínimo necessário para tarefas complexas de análise de documentos
Abstrações abrangentes integradas que reduzem o tempo de desenvolvimento
Suporte flexível para LLMs locais e na nuvem
Desvantagens
Focado na análise de documento único em vez de consulta entre documentos
Atualmente, não oferece suporte a recursos de recuperação em todo o corpus
Como Usar o ContextGem
Instale o ContextGem: Instale o pacote usando pip: pip install -U contextgem
Importe os módulos necessários: Importe as classes necessárias: from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept
Crie um objeto Document: Crie um objeto Document com seu conteúdo de texto usando Document(raw_text='seu texto aqui')
Defina os conceitos a serem extraídos: Anexe conceitos ao documento usando doc.concepts = [StringConcept(name='nome_do_conceito', description='descrição_do_conceito', add_references=True, reference_depth='sentences', add_justifications=True, justification_depth='brief')]
Configure o LLM: Configure o DocumentLLM com seu modelo preferido e chave de API: llm = DocumentLLM(model='openai/gpt-4o-mini', api_key='sua_chave_de_api')
Extraia informações: Use o LLM para extrair informações do documento: doc = llm.extract_all(doc) ou use a versão assíncrona com await llm.extract_all_async(doc)
Acesse os resultados: Acesse as informações extraídas por meio de doc.concepts[0].extracted_items ou doc.get_concept_by_name('nome_do_conceito').extracted_items
Opcional: Converta arquivos DOCX: Para arquivos DOCX, use DocxConverter: converter = DocxConverter(); document = converter.convert('caminho/para/documento.docx')
Opcional: Salve os resultados: Use métodos de serialização integrados para salvar documentos processados e evitar repetir chamadas de LLM
Perguntas Frequentes do ContextGem
ContextGem é uma estrutura LLM gratuita e de código aberto que torna radicalmente mais fácil extrair dados estruturados e insights de documentos com o mínimo de código. Ele fornece abstrações flexíveis e intuitivas que simplificam a análise de documentos e eliminam a necessidade de código boilerplate extenso.
Vídeo do ContextGem
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