ContextGem 與其他 LLM 框架相比，有哪些關鍵特性使其與眾不同？

ContextGem 提供了幾個獨特的功能，包括：自動化動態提示、自動化資料建模和驗證器、精確的細粒度參考映射、提取的理由、神經分割、多語言支援、統一的提取管道、具有角色特定任務的分組 LLM，以及巢狀上下文提取 - 其中大多數功能在其他框架中沒有，需要額外的設定。

如何安裝 ContextGem？

可以使用 pip 安裝 ContextGem，指令為：pip install -U contextgem

ContextGem 支援哪些類型的 LLM？

ContextGem 透過 LiteLLM 整合，支援基於雲端的 LLM（OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI）和本地 LLM（透過 Ollama、LM Studio 等供應商）。它適用於具有推理/CoT 能力的模型和非推理模型。

ContextGem 支援文件轉換嗎？

是的，ContextGem 提供了內建的轉換器，特別是針對 DOCX 檔案，可以將文件轉換為 LLM 準備好的資料。DOCX 轉換器可以提取包括未對齊的表格、註解、腳註、文字方塊、頁首/頁尾和嵌入式圖像等資訊，同時保留文件結構。

ContextGem 適合跨文件分析嗎？

不，ContextGem 專為專注的單一文件分析而設計。雖然它可以為單個文件提供更高的準確性，但目前不支援跨文件查詢或語料庫範圍的檢索。對於這些用例，像 LlamaIndex 或 Haystack 這樣的 RAG 系統更合適。

ContextGem

WebsiteFreeAI Data Mining Large Language Models (LLMs)

ContextGem 是一個免費的開源 LLM 框架，它通過強大的內置抽象和自動化功能，以最少的代碼簡化了從文檔中提取結構化數據和見解的過程。

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https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure

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更新時間：2025年05月16日

什麼是 ContextGem

ContextGem 是一個創新的開源框架，旨在簡化使用大型語言模型 (LLM) 從文檔中提取結構化數據的過程。它由 Shcherbak AI AS 創建，通過提供一個直觀、靈活的框架來顯著降低開發複雜性，從而解決了文檔分析中需要大量樣板代碼的常見挑戰。該框架通過 LiteLLM 集成支持基於雲端和本地的 LLM，包括 OpenAI、Anthropic、Google 和 Azure OpenAI 等提供商，同時為各種文件格式提供內置的轉換器，尤其擅長 DOCX 轉換。

ContextGem 的主要功能

ContextGem 是一個開源 LLM 框架，它簡化了從文件中提取結構化數據和見解的過程，只需最少的程式碼。它提供了強大的內建抽象，包括自動動態提示、數據建模、參考映射和多語言支持。該框架擅長專注的文件分析，利用 LLM 的長上下文窗口來提高提取準確性，同時通過 LiteLLM 集成支持基於雲端和本地的 LLM。

自動動態提示和數據建模: 通過自動提示生成和數據驗證，消除樣板程式碼，顯著降低開發開銷

精確的參考映射: 提供段落和句子級別的精細參考映射，並內建提取推理的理由

多 LLM 管道支持: 可以使用多個 LLM 創建複雜的提取工作流程，這些 LLM 具有特定角色的任務和統一的可序列化結果存儲

文件格式轉換: 內建各種文件格式（包括 DOCX）的轉換器，保留文件結構和豐富的元數據，以改進 LLM 分析

ContextGem 的使用案例

法律文件分析: 從合約和法律文件中提取關鍵條款、術語和異常情況，並進行精確的參考追蹤

財務文件處理: 分析財務報告和文件，提取結構化數據、見解和關鍵指標，並提供理由

研究文件分析: 從學術論文和研究文件中提取概念、主題和見解，並進行分層的方面分析

多語言文件處理: 處理多種語言的文件，無需特定的提示，從而實現全球文件分析工作流程

優點

複雜文件分析任務所需的程式碼最少

全面的內建抽象，縮短開發時間

靈活支持雲端和本地 LLM

缺點

專注於單一文件分析，而不是跨文件查詢

目前不支持語料庫範圍的檢索功能

如何使用 ContextGem

安裝 ContextGem: 使用 pip 安裝包：pip install -U contextgem

導入所需的模塊: 導入必要的類：from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept

創建一個 Document 對象: 使用 Document(raw_text='your text here') 創建一個包含文本內容的 Document 對象

定義要提取的概念: 使用 doc.concepts = [StringConcept(name='concept_name', description='concept_description', add_references=True, reference_depth='sentences', add_justifications=True, justification_depth='brief')] 將概念附加到文檔

配置 LLM: 使用您喜歡的模型和 API 密鑰設置 DocumentLLM：llm = DocumentLLM(model='openai/gpt-4o-mini', api_key='your_api_key')

提取信息: 使用 LLM 從文檔中提取信息：doc = llm.extract_all(doc) 或使用異步版本 await llm.extract_all_async(doc)

訪問結果: 通過 doc.concepts[0].extracted_items 或 doc.get_concept_by_name('concept_name').extracted_items 訪問提取的信息

可選：轉換 DOCX 文件: 對於 DOCX 文件，使用 DocxConverter：converter = DocxConverter(); document = converter.convert('path/to/document.docx')

可選：保存結果: 使用內置的序列化方法來保存已處理的文檔，並避免重複 LLM 調用