ContextGem
ContextGemは、強力な組み込みの抽象化と自動化された機能により、最小限のコードでドキュメントから構造化されたデータと洞察の抽出を簡素化する、無料のオープンソースLLMフレームワークです。
https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年05月16日
ContextGemとは
ContextGemは、大規模言語モデル（LLM）を使用してドキュメントから構造化データを抽出するプロセスを効率化するために設計された革新的なオープンソースフレームワークです。Shcherbak AI ASによって作成され、直感的で柔軟なフレームワークを提供することにより、ドキュメント分析で広範なボイラープレートコードを必要とするという共通の課題に対処し、開発の複雑さを大幅に軽減します。このフレームワークは、OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAIなどのプロバイダーを含むLiteLLM統合を通じて、クラウドベースとローカルのLLMの両方をサポートし、さまざまなファイル形式の組み込みコンバーターを提供し、特にDOCX変換に優れています。
ContextGemの主な機能
ContextGemは、最小限のコードでドキュメントから構造化データと洞察の抽出を簡素化するオープンソースのLLMフレームワークです。自動化された動的プロンプト、データモデリング、参照マッピング、多言語サポートなど、強力な組み込み抽象化を提供します。このフレームワークは、集中的なドキュメント分析に優れており、LLMの長いコンテキストウィンドウを活用して優れた抽出精度を実現し、LiteLLM統合を通じてクラウドベースとローカルLLMの両方をサポートします。
自動化された動的プロンプトとデータモデリング: 自動化されたプロンプト生成とデータ検証により、ボイラープレートコードを排除し、開発オーバーヘッドを大幅に削減します
正確な参照マッピング: 抽出の理由付けのための組み込みの正当化により、段落および文レベルで詳細な参照マッピングを提供します
マルチLLMパイプラインのサポート: ロール固有のタスクと統一されたシリアル化可能な結果ストレージを備えた複数のLLMを使用して、複雑な抽出ワークフローの作成を可能にします
ドキュメント形式の変換: DOCXを含むさまざまなドキュメント形式用の組み込みコンバーター。ドキュメント構造と豊富なメタデータを保持して、LLM分析を改善します
ContextGemのユースケース
法的文書の分析: 契約書や法的文書から、主要な条項、用語、および異常を正確な参照追跡で抽出します
財務ドキュメントの処理: 財務報告書やドキュメントを分析して、構造化データ、洞察、および主要な指標を正当な理由とともに抽出します
研究ドキュメントの分析: 学術論文や研究ドキュメントから、概念、テーマ、および洞察を階層的な側面分析で抽出します
多言語ドキュメントの処理: 特定のプロンプトを必要とせずに、複数の言語でドキュメントを処理し、グローバルなドキュメント分析ワークフローを可能にします
メリット
複雑なドキュメント分析タスクに必要なコードを最小限に抑えます
開発時間を短縮する包括的な組み込み抽象化
クラウドとローカルのLLMの両方の柔軟なサポート
デメリット
ドキュメント間のクエリではなく、単一ドキュメントの分析に焦点を当てています
現在、コーパス全体の検索機能をサポートしていません
ContextGemの使い方
ContextGemのインストール: pipを使用してパッケージをインストールします：pip install -U contextgem
必要なモジュールのインポート: 必要なクラスをインポートします：from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept
Documentオブジェクトの作成: Document(raw_text=\'ここにテキストを入力\')を使用して、テキストコンテンツを含むDocumentオブジェクトを作成します
抽出する概念の定義: doc.concepts = [StringConcept(name=\'concept_name\', description=\'concept_description\', add_references=True, reference_depth=\'sentences\', add_justifications=True, justification_depth=\'brief\')]を使用して、ドキュメントに概念をアタッチします
LLMの設定: 優先モデルとAPIキーを使用してDocumentLLMを設定します：llm = DocumentLLM(model=\'openai/gpt-4o-mini\', api_key=\'your_api_key\')
情報の抽出: LLMを使用してドキュメントから情報を抽出します：doc = llm.extract_all(doc)またはawait llm.extract_all_async(doc)で非同期バージョンを使用します
結果へのアクセス: doc.concepts[0].extracted_itemsまたはdoc.get_concept_by_name(\'concept_name\').extracted_itemsを通じて抽出された情報にアクセスします
オプション：DOCXファイルの変換: DOCXファイルの場合は、DocxConverterを使用します：converter = DocxConverter(); document = converter.convert(\'path/to/document.docx\')
オプション：結果の保存: 組み込みのシリアル化メソッドを使用して、処理されたドキュメントを保存し、LLMの呼び出しを繰り返さないようにします
ContextGemのよくある質問
ContextGemは、最小限のコードでドキュメントから構造化されたデータと洞察を根本的に簡単に抽出できる、無料のオープンソースLLMフレームワークです。ドキュメント分析を簡素化し、広範なボイラープレートコードの必要性を排除する、柔軟で直感的な抽象化を提供します。
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