ContextGem
ContextGem est un framework LLM open source gratuit qui simplifie l'extraction de données structurées et d'informations à partir de documents avec un minimum de code grâce à de puissantes abstractions intégrées et des fonctionnalités automatisées.
https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:May 9, 2025
Qu'est-ce que ContextGem
ContextGem est un framework open source innovant conçu pour rationaliser le processus d'extraction de données structurées à partir de documents à l'aide de grands modèles de langage (LLM). Créé par Shcherbak AI AS, il répond au défi courant de nécessiter un code passe-partout étendu dans l'analyse de documents en fournissant un framework intuitif et flexible qui réduit considérablement la complexité du développement. Le framework prend en charge les LLM cloud et locaux grâce à l'intégration de LiteLLM, y compris les fournisseurs comme OpenAI, Anthropic, Google et Azure OpenAI, tout en offrant des convertisseurs intégrés pour divers formats de fichiers, excellant particulièrement dans la conversion DOCX.
Caractéristiques principales de ContextGem
ContextGem est un framework LLM open source qui simplifie l'extraction de données structurées et d'informations à partir de documents avec un minimum de code. Il offre de puissantes abstractions intégrées, notamment des invites dynamiques automatisées, la modélisation des données, le mappage des références et la prise en charge multilingue. Le framework excelle dans l'analyse ciblée de documents, en tirant parti des longues fenêtres de contexte des LLM pour une précision d'extraction supérieure, tout en prenant en charge les LLM basés sur le cloud et locaux grâce à l'intégration de LiteLLM.
Invites dynamiques automatisées et modélisation des données: Élimine le code passe-partout grâce à la génération automatisée d'invites et à la validation des données, ce qui réduit considérablement les frais généraux de développement
Mappage précis des références: Fournit un mappage granulaire des références aux niveaux du paragraphe et de la phrase avec des justifications intégrées pour le raisonnement de l'extraction
Prise en charge du pipeline multi-LLM: Permet la création de flux de travail d'extraction complexes à l'aide de plusieurs LLM avec des tâches spécifiques à chaque rôle et un stockage unifié des résultats sérialisables
Conversion de format de document: Convertisseurs intégrés pour divers formats de documents, y compris DOCX, préservant la structure du document et les riches métadonnées pour une meilleure analyse LLM
Cas d'utilisation de ContextGem
Analyse de documents juridiques: Extraire les clauses clés, les termes et les anomalies des contrats et des documents juridiques avec un suivi précis des références
Traitement de la documentation financière: Analyser les rapports financiers et les documents pour extraire des données structurées, des informations et des indicateurs clés avec des justifications
Analyse de documents de recherche: Extraire des concepts, des thèmes et des informations à partir d'articles universitaires et de documents de recherche avec une analyse hiérarchique des aspects
Traitement de documents multilingues: Traiter des documents dans plusieurs langues sans nécessiter d'invites spécifiques, ce qui permet des flux de travail d'analyse de documents mondiaux
Avantages
Code minimal requis pour les tâches complexes d'analyse de documents
Abstractions intégrées complètes réduisant le temps de développement
Prise en charge flexible des LLM cloud et locaux
Inconvénients
Axé sur l'analyse de documents uniques plutôt que sur l'interrogation de documents croisés
Ne prend pas actuellement en charge les capacités de récupération à l'échelle du corpus
Comment utiliser ContextGem
Installer ContextGem: Installez le package en utilisant pip : pip install -U contextgem
Importer les modules requis: Importez les classes nécessaires : from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept
Créer un objet Document: Créez un objet Document avec votre contenu textuel en utilisant Document(raw_text='your text here')
Définir les concepts à extraire: Attachez des concepts au document en utilisant doc.concepts = [StringConcept(name='concept_name', description='concept_description', add_references=True, reference_depth='sentences', add_justifications=True, justification_depth='brief')]
Configurer LLM: Configurez DocumentLLM avec votre modèle préféré et votre clé API : llm = DocumentLLM(model='openai/gpt-4o-mini', api_key='your_api_key')
Extraire les informations: Utilisez le LLM pour extraire les informations du document : doc = llm.extract_all(doc) ou utilisez la version asynchrone avec await llm.extract_all_async(doc)
Accéder aux résultats: Accédez aux informations extraites via doc.concepts[0].extracted_items ou doc.get_concept_by_name('concept_name').extracted_items
Facultatif : Convertir les fichiers DOCX: Pour les fichiers DOCX, utilisez DocxConverter : converter = DocxConverter(); document = converter.convert('path/to/document.docx')
Facultatif : Enregistrer les résultats: Utilisez les méthodes de sérialisation intégrées pour enregistrer les documents traités et éviter de répéter les appels LLM
FAQ de ContextGem
ContextGem est un framework LLM gratuit et open source qui facilite radicalement l\'extraction de données structurées et d\'informations à partir de documents avec un minimum de code. Il fournit des abstractions flexibles et intuitives qui simplifient l\'analyse des documents et éliminent le besoin de code passe-partout étendu.
Vidéo de ContextGem
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