Beschreibung der Herausforderung
Akademische Arbeiten enthalten komplexe Elemente wie Formeln, Diagramme, Referenzen usw. Herkömmliche Parser neigen dazu, strukturierte Informationen zu verlieren. dsRAG bietet die folgende Lösung:
Multidimensionales Behandlungsprogramm
- Formatadaptives ParsingIntegrierter PDF-Parser behält mathematische Formelblöcke bei, Markdown-Prozessor erkennt LaTeX-Umgebung
- Metadaten-Einspeisung: extrahiert automatisch Informationen über Autoren, Institutionen usw. als Suchdimensionen (über die
extract_metadata=True(Öffnen) - Behandlung von Alt-Text in Diagrammen: speichert den Text der Diagrammbeschreibung im Verhältnis zum Haupttext
konkreter Vorgang
- Erstellen Sie eine Wissensdatenbank, die gemischte Formate unterstützt:
kb = KnowledgeBase('paper_db', support_formats=['pdf','md']) - Geben Sie den Typ an, wenn Sie ein Papier hinzufügen:
kb.add_document('paper.pdf', doc_type='academic')Sonderbehandlung auslösen - Aktivieren Sie die Referenzverfolgung:
query('citation:Attention Is All You Need')Auffindbare zitierte Absätze
Fortgeschrittene Techniken
KombinationarXiv Die API ermöglicht die automatische Aktualisierung und regelmäßige Nutzung vonkb.refresh()Synchronisierung der neuesten Forschungsergebnisse.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikeldsRAG: eine Abfragemaschine für unstrukturierte Daten und komplexe AbfragenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Herausforderungen beim Parsen multimodaler Daten (PDF/LaTeX) bei der Analyse wissenschaftlicher Arbeiten bewältigen?
