ContextGem
ContextGem è un framework LLM gratuito e open-source che semplifica l'estrazione di dati strutturati e approfondimenti dai documenti con codice minimo attraverso potenti astrazioni integrate e funzionalità automatizzate.
https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:May 16, 2025
Cos'è ContextGem
ContextGem è un framework open-source innovativo progettato per semplificare il processo di estrazione di dati strutturati dai documenti utilizzando i Large Language Models (LLM). Creato da Shcherbak AI AS, affronta la sfida comune di richiedere un ampio codice boilerplate nell'analisi dei documenti fornendo un framework intuitivo e flessibile che riduce significativamente la complessità dello sviluppo. Il framework supporta sia LLM basati su cloud che locali tramite l'integrazione di LiteLLM, inclusi provider come OpenAI, Anthropic, Google e Azure OpenAI, offrendo al contempo convertitori integrati per vari formati di file, eccellendo in particolare nella conversione DOCX.
Caratteristiche principali di ContextGem
ContextGem è un framework LLM open-source che semplifica l'estrazione di dati strutturati e approfondimenti da documenti con codice minimo. Offre potenti astrazioni integrate, tra cui prompt dinamici automatizzati, modellazione dei dati, mappatura dei riferimenti e supporto multilingue. Il framework eccelle nell'analisi mirata dei documenti, sfruttando le lunghe finestre di contesto degli LLM per una maggiore accuratezza dell'estrazione, supportando al contempo LLM basati su cloud e locali tramite l'integrazione LiteLLM.
Prompt dinamici automatizzati e modellazione dei dati: Elimina il codice boilerplate attraverso la generazione automatizzata di prompt e la convalida dei dati, riducendo significativamente i costi di sviluppo
Mappatura precisa dei riferimenti: Fornisce una mappatura granulare dei riferimenti a livello di paragrafo e frase con giustificazioni integrate per il ragionamento dell'estrazione
Supporto pipeline Multi-LLM: Consente la creazione di flussi di lavoro di estrazione complessi utilizzando più LLM con attività specifiche per ruolo e archiviazione unificata dei risultati serializzabili
Conversione del formato del documento: Convertitori integrati per vari formati di documento, incluso DOCX, preservando la struttura del documento e i metadati avanzati per una migliore analisi LLM
Casi d'uso di ContextGem
Analisi di documenti legali: Estrai clausole chiave, termini e anomalie da contratti e documenti legali con un tracciamento preciso dei riferimenti
Elaborazione della documentazione finanziaria: Analizza report e documenti finanziari per estrarre dati strutturati, approfondimenti e metriche chiave con giustificazioni
Analisi di documenti di ricerca: Estrai concetti, temi e approfondimenti da articoli accademici e documenti di ricerca con analisi gerarchica degli aspetti
Elaborazione di documenti multilingue: Elabora documenti in più lingue senza richiedere prompt specifici, consentendo flussi di lavoro di analisi dei documenti globali
Vantaggi
Codice minimo richiesto per attività complesse di analisi dei documenti
Astrazioni integrate complete che riducono i tempi di sviluppo
Supporto flessibile per LLM cloud e locali
Svantaggi
Concentrato sull'analisi di singoli documenti piuttosto che sull'interrogazione tra documenti
Attualmente non supporta le funzionalità di recupero a livello di corpus
Come usare ContextGem
Installa ContextGem: Installa il pacchetto usando pip: pip install -U contextgem
Importa i moduli richiesti: Importa le classi necessarie: from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept
Crea un oggetto Document: Crea un oggetto Document con il tuo contenuto testuale usando Document(raw_text='your text here')
Definisci i concetti da estrarre: Allega i concetti al documento usando doc.concepts = [StringConcept(name='concept_name', description='concept_description', add_references=True, reference_depth='sentences', add_justifications=True, justification_depth='brief')]
Configura LLM: Imposta DocumentLLM con il tuo modello preferito e la chiave API: llm = DocumentLLM(model='openai/gpt-4o-mini', api_key='your_api_key')
Estrai le informazioni: Usa l'LLM per estrarre le informazioni dal documento: doc = llm.extract_all(doc) oppure usa la versione async con await llm.extract_all_async(doc)
Accedi ai risultati: Accedi alle informazioni estratte tramite doc.concepts[0].extracted_items oppure doc.get_concept_by_name('concept_name').extracted_items
Opzionale: Converti file DOCX: Per i file DOCX, usa DocxConverter: converter = DocxConverter(); document = converter.convert('path/to/document.docx')
Opzionale: Salva i risultati: Usa i metodi di serializzazione integrati per salvare i documenti elaborati ed evitare di ripetere le chiamate LLM
FAQ di ContextGem
ContextGem è un framework LLM gratuito e open-source che semplifica radicalmente l'estrazione di dati strutturati e approfondimenti dai documenti con il minimo codice. Fornisce astrazioni flessibili e intuitive che semplificano l'analisi dei documenti ed eliminano la necessità di un ampio codice boilerplate.
Video di ContextGem
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