ContextGem
ContextGem ist ein kostenloses Open-Source-LLM-Framework, das die Extraktion strukturierter Daten und Erkenntnisse aus Dokumenten mit minimalem Code durch leistungsstarke integrierte Abstraktionen und automatisierte Funktionen vereinfacht.
https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
Was ist ContextGem
ContextGem ist ein innovatives Open-Source-Framework, das den Prozess der Extraktion strukturierter Daten aus Dokumenten mithilfe von Large Language Models (LLMs) vereinfachen soll. Es wurde von Shcherbak AI AS entwickelt und adressiert die übliche Herausforderung, dass bei der Dokumentenanalyse umfangreicher Boilerplate-Code erforderlich ist, indem es ein intuitives, flexibles Framework bereitstellt, das die Entwicklungskomplexität erheblich reduziert. Das Framework unterstützt sowohl Cloud-basierte als auch lokale LLMs durch die LiteLLM-Integration, einschließlich Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google und Azure OpenAI, und bietet gleichzeitig integrierte Konverter für verschiedene Dateiformate, wobei es sich insbesondere bei der DOCX-Konvertierung auszeichnet.
Hauptfunktionen von ContextGem
ContextGem ist ein Open-Source-LLM-Framework, das die Extraktion von strukturierten Daten und Erkenntnissen aus Dokumenten mit minimalem Code vereinfacht. Es bietet leistungsstarke, integrierte Abstraktionen, einschliesslich automatisierter dynamischer Prompts, Datenmodellierung, Referenzzuordnung und mehrsprachiger Unterstützung. Das Framework zeichnet sich durch eine fokussierte Dokumentenanalyse aus, die die langen Kontextfenster von LLMs für eine überlegene Extraktionsgenauigkeit nutzt und sowohl Cloud-basierte als auch lokale LLMs durch die LiteLLM-Integration unterstützt.
Automatisierte dynamische Prompts & Datenmodellierung: Eliminiert Boilerplate-Code durch automatisierte Prompt-Generierung und Datenvalidierung, wodurch der Entwicklungsaufwand erheblich reduziert wird
Präzise Referenzzuordnung: Bietet eine granulare Referenzzuordnung auf Absatz- und Satzebene mit integrierten Begründungen für die Extraktionsbegründung
Multi-LLM-Pipeline-Unterstützung: Ermöglicht die Erstellung komplexer Extraktions-Workflows mit mehreren LLMs mit rollenspezifischen Aufgaben und einheitlicher serialisierbarer Ergebnisspeicherung
Dokumentformatkonvertierung: Integrierte Konverter für verschiedene Dokumentformate, einschliesslich DOCX, die die Dokumentstruktur und umfangreiche Metadaten für eine verbesserte LLM-Analyse beibehalten
Anwendungsfälle von ContextGem
Analyse juristischer Dokumente: Extrahieren Sie wichtige Klauseln, Bedingungen und Anomalien aus Verträgen und juristischen Dokumenten mit präziser Referenzverfolgung
Verarbeitung von Finanzdokumenten: Analysieren Sie Finanzberichte und -dokumente, um strukturierte Daten, Erkenntnisse und wichtige Kennzahlen mit Begründungen zu extrahieren
Analyse von Forschungsdokumenten: Extrahieren Sie Konzepte, Themen und Erkenntnisse aus wissenschaftlichen Arbeiten und Forschungsdokumenten mit hierarchischer Aspektanalyse
Mehrsprachige Dokumentenverarbeitung: Verarbeiten Sie Dokumente in mehreren Sprachen, ohne dass spezifische Prompts erforderlich sind, und ermöglichen Sie so globale Dokumentenanalyse-Workflows
Vorteile
Minimaler Code für komplexe Dokumentenanalyseaufgaben erforderlich
Umfassende integrierte Abstraktionen, die die Entwicklungszeit verkürzen
Flexible Unterstützung für Cloud- und lokale LLMs
Nachteile
Fokussiert auf die Analyse einzelner Dokumente und nicht auf die Abfrage über mehrere Dokumente hinweg
Unterstützt derzeit keine korpusweiten Abruffunktionen
Wie verwendet man ContextGem
ContextGem installieren: Installieren Sie das Paket mit pip: pip install -U contextgem
Erforderliche Module importieren: Importieren Sie die erforderlichen Klassen: from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept
Ein Document-Objekt erstellen: Erstellen Sie ein Document-Objekt mit Ihrem Textinhalt mit Document(raw_text=\'your text here\')
Zu extrahierende Konzepte definieren: Fügen Sie dem Dokument Konzepte hinzu, indem Sie doc.concepts = [StringConcept(name=\'concept_name\', description=\'concept_description\', add_references=True, reference_depth=\'sentences\', add_justifications=True, justification_depth=\'brief\')] verwenden
LLM konfigurieren: Richten Sie DocumentLLM mit Ihrem bevorzugten Modell und API-Schlüssel ein: llm = DocumentLLM(model=\'openai/gpt-4o-mini\', api_key=\'your_api_key\')
Informationen extrahieren: Verwenden Sie das LLM, um Informationen aus dem Dokument zu extrahieren: doc = llm.extract_all(doc) oder verwenden Sie die asynchrone Version mit await llm.extract_all_async(doc)
Auf Ergebnisse zugreifen: Greifen Sie über doc.concepts[0].extracted_items oder doc.get_concept_by_name(\'concept_name\').extracted_items auf extrahierte Informationen zu
Optional: DOCX-Dateien konvertieren: Verwenden Sie für DOCX-Dateien DocxConverter: converter = DocxConverter(); document = converter.convert(\'path/to/document.docx\')
Optional: Ergebnisse speichern: Verwenden Sie integrierte Serialisierungsmethoden, um verarbeitete Dokumente zu speichern und wiederholte LLM-Aufrufe zu vermeiden
ContextGem FAQs
ContextGem ist ein kostenloses Open-Source-LLM-Framework, das es radikal vereinfacht, strukturierte Daten und Erkenntnisse aus Dokumenten mit minimalem Code zu extrahieren. Es bietet flexible, intuitive Abstraktionen, die die Dokumentenanalyse vereinfachen und die Notwendigkeit für umfangreichen Boilerplate-Code eliminieren.
ContextGem Video
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