ContextGem
ContextGem은 강력한 내장 추상화 및 자동화된 기능을 통해 최소한의 코드로 문서에서 구조화된 데이터 및 인사이트 추출을 간소화하는 무료 오픈 소스 LLM 프레임워크입니다.
https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:May 16, 2025
ContextGem이란?
ContextGem은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 문서에서 구조화된 데이터를 추출하는 프로세스를 간소화하도록 설계된 혁신적인 오픈 소스 프레임워크입니다. Shcherbak AI AS에서 만든 이 프레임워크는 직관적이고 유연한 프레임워크를 제공하여 개발 복잡성을 크게 줄임으로써 문서 분석에서 광범위한 상용구 코드가 필요한 일반적인 문제를 해결합니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Anthropic, Google 및 Azure OpenAI와 같은 공급자를 포함하여 LiteLLM 통합을 통해 클라우드 기반 및 로컬 LLM을 모두 지원하며, 특히 DOCX 변환에 탁월한 다양한 파일 형식에 대한 내장 변환기를 제공합니다.
ContextGem의 주요 기능
ContextGem은 최소한의 코드로 문서에서 구조화된 데이터와 통찰력을 추출하는 것을 단순화하는 오픈 소스 LLM 프레임워크입니다. 자동화된 동적 프롬프트, 데이터 모델링, 참조 매핑 및 다국어 지원을 포함한 강력한 내장 추상화를 제공합니다. 이 프레임워크는 집중적인 문서 분석에 탁월하며, LLM의 긴 컨텍스트 창을 활용하여 뛰어난 추출 정확도를 제공하는 동시에 LiteLLM 통합을 통해 클라우드 기반 및 로컬 LLM을 모두 지원합니다.
자동화된 동적 프롬프트 및 데이터 모델링: 자동화된 프롬프트 생성 및 데이터 유효성 검사를 통해 상용구 코드를 제거하여 개발 오버헤드를 크게 줄입니다.
정확한 참조 매핑: 추출 추론에 대한 내장된 정당성과 함께 단락 및 문장 수준에서 세분화된 참조 매핑을 제공합니다.
다중 LLM 파이프라인 지원: 역할별 작업과 통합된 직렬화 가능한 결과 스토리지를 통해 여러 LLM을 사용하여 복잡한 추출 워크플로를 생성할 수 있습니다.
문서 형식 변환: DOCX를 포함한 다양한 문서 형식에 대한 내장 변환기를 통해 문서 구조와 풍부한 메타데이터를 보존하여 LLM 분석을 개선합니다.
ContextGem의 사용 사례
법률 문서 분석: 정확한 참조 추적을 통해 계약 및 법률 문서에서 주요 조항, 조건 및 이상 징후를 추출합니다.
재무 문서 처리: 재무 보고서 및 문서를 분석하여 구조화된 데이터, 통찰력 및 주요 지표를 정당성과 함께 추출합니다.
연구 문서 분석: 계층적 측면 분석을 통해 학술 논문 및 연구 문서에서 개념, 주제 및 통찰력을 추출합니다.
다국어 문서 처리: 특정 프롬프팅 없이 여러 언어로 문서를 처리하여 글로벌 문서 분석 워크플로를 가능하게 합니다.
장점
복잡한 문서 분석 작업에 필요한 최소한의 코드
개발 시간을 단축하는 포괄적인 내장 추상화
클라우드 및 로컬 LLM 모두에 대한 유연한 지원
단점
교차 문서 쿼리보다는 단일 문서 분석에 중점을 둡니다.
현재 코퍼스 전체 검색 기능을 지원하지 않습니다.
ContextGem 사용 방법
ContextGem 설치: pip를 사용하여 패키지를 설치합니다: pip install -U contextgem
필수 모듈 가져오기: 필요한 클래스 가져오기: from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept
Document 객체 생성: Document(raw_text='여기에 텍스트 입력')를 사용하여 텍스트 콘텐츠로 Document 객체를 생성합니다.
추출할 개념 정의: doc.concepts = [StringConcept(name='concept_name', description='concept_description', add_references=True, reference_depth='sentences', add_justifications=True, justification_depth='brief')]를 사용하여 문서에 개념을 첨부합니다.
LLM 구성: 선호하는 모델과 API 키로 DocumentLLM을 설정합니다: llm = DocumentLLM(model='openai/gpt-4o-mini', api_key='your_api_key')
정보 추출: LLM을 사용하여 문서에서 정보를 추출합니다: doc = llm.extract_all(doc) 또는 await llm.extract_all_async(doc)로 비동기 버전을 사용합니다.
결과 액세스: doc.concepts[0].extracted_items 또는 doc.get_concept_by_name('concept_name').extracted_items를 통해 추출된 정보에 액세스합니다.
선택 사항: DOCX 파일 변환: DOCX 파일의 경우 DocxConverter를 사용합니다: converter = DocxConverter(); document = converter.convert('path/to/document.docx')
선택 사항: 결과 저장: 내장된 직렬화 방법을 사용하여 처리된 문서를 저장하고 LLM 호출 반복을 방지합니다.
ContextGem 자주 묻는 질문
ContextGem은 최소한의 코드로 문서에서 구조화된 데이터와 통찰력을 훨씬 쉽게 추출할 수 있도록 해주는 무료 오픈 소스 LLM 프레임워크입니다. 유연하고 직관적인 추상화를 제공하여 문서 분석을 단순화하고 광범위한 상용구 코드의 필요성을 없애줍니다.
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