
ContextGem
ContextGem là một framework LLM mã nguồn mở, miễn phí, giúp đơn giản hóa việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc và thông tin chi tiết từ tài liệu với mã tối thiểu thông qua các trừu tượng tích hợp mạnh mẽ và các tính năng tự động.
https://github.com/shcherbak-ai/contextgem?ref=aipure&utm_source=aipure

Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:May 9, 2025
ContextGem là gì
ContextGem là một framework mã nguồn mở sáng tạo được thiết kế để hợp lý hóa quy trình trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ tài liệu bằng cách sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Được tạo bởi Shcherbak AI AS, nó giải quyết thách thức chung về việc yêu cầu mã soạn sẵn mở rộng trong phân tích tài liệu bằng cách cung cấp một framework trực quan, linh hoạt giúp giảm đáng kể độ phức tạp phát triển. Framework hỗ trợ cả LLM dựa trên đám mây và cục bộ thông qua tích hợp LiteLLM, bao gồm các nhà cung cấp như OpenAI, Anthropic, Google và Azure OpenAI, đồng thời cung cấp các trình chuyển đổi tích hợp cho nhiều định dạng tệp khác nhau, đặc biệt vượt trội trong chuyển đổi DOCX.
Các Tính năng Chính của ContextGem
ContextGem là một framework LLM mã nguồn mở giúp đơn giản hóa việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc và thông tin chi tiết từ tài liệu với mã tối thiểu. Nó cung cấp các trừu tượng tích hợp mạnh mẽ bao gồm lời nhắc động tự động, mô hình hóa dữ liệu, ánh xạ tham chiếu và hỗ trợ đa ngôn ngữ. Framework này vượt trội trong phân tích tài liệu tập trung, tận dụng các cửa sổ ngữ cảnh dài của LLM để có độ chính xác trích xuất vượt trội đồng thời hỗ trợ cả LLM dựa trên đám mây và cục bộ thông qua tích hợp LiteLLM.
Lời nhắc động tự động & Mô hình hóa dữ liệu: Loại bỏ mã soạn sẵn thông qua tạo lời nhắc tự động và xác thực dữ liệu, giảm đáng kể chi phí phát triển
Ánh xạ tham chiếu chính xác: Cung cấp ánh xạ tham chiếu chi tiết ở cấp độ đoạn văn và câu với các giải thích tích hợp cho lý luận trích xuất
Hỗ trợ quy trình Multi-LLM: Cho phép tạo các quy trình trích xuất phức tạp bằng cách sử dụng nhiều LLM với các tác vụ dành riêng cho vai trò và lưu trữ kết quả tuần tự hóa thống nhất
Chuyển đổi định dạng tài liệu: Bộ chuyển đổi tích hợp cho các định dạng tài liệu khác nhau bao gồm DOCX, giữ nguyên cấu trúc tài liệu và siêu dữ liệu phong phú để cải thiện phân tích LLM
Các Trường hợp Sử dụng của ContextGem
Phân tích tài liệu pháp lý: Trích xuất các điều khoản, điều kiện và điểm bất thường chính từ hợp đồng và tài liệu pháp lý với theo dõi tham chiếu chính xác
Xử lý tài liệu tài chính: Phân tích báo cáo tài chính và tài liệu để trích xuất dữ liệu có cấu trúc, thông tin chi tiết và các số liệu chính với các giải thích
Phân tích tài liệu nghiên cứu: Trích xuất các khái niệm, chủ đề và thông tin chi tiết từ các bài báo học thuật và tài liệu nghiên cứu với phân tích khía cạnh phân cấp
Xử lý tài liệu đa ngôn ngữ: Xử lý tài liệu bằng nhiều ngôn ngữ mà không cần lời nhắc cụ thể, cho phép quy trình làm việc phân tích tài liệu toàn cầu
Ưu điểm
Yêu cầu mã tối thiểu cho các tác vụ phân tích tài liệu phức tạp
Các trừu tượng tích hợp toàn diện giúp giảm thời gian phát triển
Hỗ trợ linh hoạt cho cả LLM trên đám mây và cục bộ
Nhược điểm
Tập trung vào phân tích một tài liệu duy nhất thay vì truy vấn trên nhiều tài liệu
Hiện tại không hỗ trợ khả năng truy xuất trên toàn bộ văn bản
Cách Sử dụng ContextGem
Cài đặt ContextGem: Cài đặt gói bằng pip: pip install -U contextgem
Nhập các module cần thiết: Nhập các lớp cần thiết: from contextgem import Document, DocumentLLM, StringConcept
Tạo đối tượng Document: Tạo đối tượng Document với nội dung văn bản của bạn bằng Document(raw_text='your text here')
Xác định các khái niệm để trích xuất: Đính kèm các khái niệm vào tài liệu bằng doc.concepts = [StringConcept(name='concept_name', description='concept_description', add_references=True, reference_depth='sentences', add_justifications=True, justification_depth='brief')]
Cấu hình LLM: Thiết lập DocumentLLM với mô hình và khóa API ưa thích của bạn: llm = DocumentLLM(model='openai/gpt-4o-mini', api_key='your_api_key')
Trích xuất thông tin: Sử dụng LLM để trích xuất thông tin từ tài liệu: doc = llm.extract_all(doc) hoặc sử dụng phiên bản không đồng bộ với await llm.extract_all_async(doc)
Truy cập kết quả: Truy cập thông tin đã trích xuất thông qua doc.concepts[0].extracted_items hoặc doc.get_concept_by_name('concept_name').extracted_items
Tùy chọn: Chuyển đổi tệp DOCX: Đối với tệp DOCX, hãy sử dụng DocxConverter: converter = DocxConverter(); document = converter.convert('path/to/document.docx')
Tùy chọn: Lưu kết quả: Sử dụng các phương thức tuần tự hóa tích hợp để lưu các tài liệu đã xử lý và tránh lặp lại các lệnh gọi LLM
Câu hỏi Thường gặp về ContextGem
ContextGem là một framework LLM mã nguồn mở, miễn phí, giúp việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc và thông tin chi tiết từ tài liệu trở nên dễ dàng hơn với mã tối thiểu. Nó cung cấp các trừu tượng linh hoạt, trực quan, đơn giản hóa việc phân tích tài liệu và loại bỏ nhu cầu về mã soạn sẵn mở rộng.
Video ContextGem
Bài viết phổ biến

Cập nhật Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
May 7, 2025

Suno AI v4.5: Bản Nâng Cấp Trình Tạo Nhạc AI Tối Thượng trong năm 2025
May 6, 2025

Đánh giá DeepAgent 2025: AI Agent đẳng cấp thượng thừa đang lan truyền khắp mọi nơi
Apr 27, 2025

Hướng dẫn tạo video ôm bằng PixVerse V2.5 | Cách tạo video ôm AI vào năm 2025
Apr 22, 2025