ContextGem
ContextGem es un framework LLM gratuito de código abierto que simplifica la extracción de datos estructurados e información de documentos con un código mínimo a través de potentes abstracciones integradas y funciones automatizadas.
https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:16/05/2025
¿Qué es ContextGem?
ContextGem es un framework innovador de código abierto diseñado para optimizar el proceso de extracción de datos estructurados de documentos utilizando Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Creado por Shcherbak AI AS, aborda el desafío común de requerir una gran cantidad de código repetitivo en el análisis de documentos al proporcionar un framework intuitivo y flexible que reduce significativamente la complejidad del desarrollo. El framework admite LLM locales y basados en la nube a través de la integración de LiteLLM, incluidos proveedores como OpenAI, Anthropic, Google y Azure OpenAI, al tiempo que ofrece convertidores integrados para varios formatos de archivo, destacando particularmente en la conversión de DOCX.
Características Principales de ContextGem
ContextGem es un framework LLM de código abierto que simplifica la extracción de datos estructurados e insights de documentos con un mínimo de código. Ofrece potentes abstracciones integradas que incluyen prompts dinámicos automatizados, modelado de datos, mapeo de referencias y soporte multilingüe. El framework destaca en el análisis de documentos enfocados, aprovechando las ventanas de contexto largo de los LLM para una precisión de extracción superior, a la vez que soporta LLM basados en la nube y locales a través de la integración de LiteLLM.
Prompts Dinámicos Automatizados y Modelado de Datos: Elimina el código repetitivo a través de la generación automatizada de prompts y la validación de datos, reduciendo significativamente la sobrecarga de desarrollo
Mapeo de Referencias Preciso: Proporciona un mapeo de referencias granular a nivel de párrafo y oración con justificaciones integradas para el razonamiento de la extracción
Soporte de Pipeline Multi-LLM: Permite la creación de flujos de trabajo de extracción complejos utilizando múltiples LLM con tareas específicas de cada rol y almacenamiento unificado de resultados serializables
Conversión de Formato de Documento: Conversores integrados para varios formatos de documento, incluyendo DOCX, preservando la estructura del documento y los metadatos enriquecidos para un mejor análisis de LLM
Casos de Uso de ContextGem
Análisis de Documentos Legales: Extrae cláusulas clave, términos y anomalías de contratos y documentos legales con un seguimiento preciso de las referencias
Procesamiento de Documentación Financiera: Analiza informes y documentos financieros para extraer datos estructurados, insights y métricas clave con justificaciones
Análisis de Documentos de Investigación: Extrae conceptos, temas e insights de artículos académicos y documentos de investigación con análisis de aspectos jerárquicos
Procesamiento de Documentos Multilingües: Procesa documentos en múltiples idiomas sin necesidad de prompts específicos, lo que permite flujos de trabajo de análisis de documentos globales
Ventajas
Mínimo código requerido para tareas complejas de análisis de documentos
Abstracciones integradas completas que reducen el tiempo de desarrollo
Soporte flexible para LLM tanto en la nube como locales
Desventajas
Enfocado en el análisis de un solo documento en lugar de la consulta entre documentos
Actualmente no soporta capacidades de recuperación a nivel de corpus
Cómo Usar ContextGem
Instalar ContextGem: Instala el paquete usando pip: pip install -U contextgem
Importar los módulos requeridos: Importa las clases necesarias: from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept
Crear un objeto Document: Crea un objeto Document con tu contenido de texto usando Document(raw_text='tu texto aquí')
Definir los conceptos a extraer: Adjunta conceptos al documento usando doc.concepts = [StringConcept(name='nombre_del_concepto', description='descripción_del_concepto', add_references=True, reference_depth='sentences', add_justifications=True, justification_depth='brief')]
Configurar LLM: Configura DocumentLLM con tu modelo preferido y clave API: llm = DocumentLLM(model='openai/gpt-4o-mini', api_key='tu_api_key')
Extraer información: Usa el LLM para extraer información del documento: doc = llm.extract_all(doc) o usa la versión asíncrona con await llm.extract_all_async(doc)
Acceder a los resultados: Accede a la información extraída a través de doc.concepts[0].extracted_items o doc.get_concept_by_name('nombre_del_concepto').extracted_items
Opcional: Convertir archivos DOCX: Para archivos DOCX, usa DocxConverter: converter = DocxConverter(); document = converter.convert('ruta/al/documento.docx')
Opcional: Guardar los resultados: Usa los métodos de serialización integrados para guardar los documentos procesados y evitar repetir las llamadas a LLM
Preguntas Frecuentes de ContextGem
ContextGem es un framework LLM gratuito y de código abierto que facilita radicalmente la extracción de datos estructurados e información valiosa de documentos con un mínimo de código. Proporciona abstracciones flexibles e intuitivas que simplifican el análisis de documentos y eliminan la necesidad de un código repetitivo extenso.
Video de ContextGem
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