超强大的PDF数据提取库PyMuPDF4LLM

PyMuPDF4LLM,顾名思义，它是一个为pymupdf添加了LLM的输出功能的库。

PyMuPDF4LLM的特点：

多功能 Markdown 提取

PyMuPDF4LLM支持广泛的任务，从基本的文本提取到适合微调LLM的 Markdown格式的数据采集。

灵活运用

除了文本提取之外，该工具还可以逐页检索数据，将其保存为RAG任务所需的格式，甚至将数据直接传递给 LlamaIndex 等框架。

丰富的提取功能

除了文本之外，还可以满足图像提取、分词、表格提取等细节需求。这些功能在多种情况下都很有用，包括知识库创建和情感分析。

安装方法

首先，让我们安装 PyMuPDF4LLM。

pip install pymupdf4llm

用例 1：基本 Markdown 提取

让我们获取 Markdown 格式的 PDF 内容。

import pymupdf4llm
md_text = pymupdf4llm.to_markdown("document.pdf")

以 Markdown 格式获取可以保留标题和列表等结构，使其成为 LLM 训练数据的理想选择。

用例 2：仅提取特定页面

仅提取您需要的页面也很容易。

import pymupdf4llm
# 只抽取指定的第8页，第9页
md_text = pymupdf4llm.to_markdown("document.pdf", pages=[8, 9])

它非常高效，因为您可以从大型PDF中仅提取所需的部分。

用例 3：将 Markdown 保存到文件

让我们将提取的 Markdown 保存到文件中。

import pymupdf4llm
import pathlib
md_text = pymupdf4llm.to_markdown("document.pdf")
pathlib.Path("output.md").write_bytes(md_text.encode())

用例 4：提取为 LlamaIndex 的文档

您还可以以与 LlamaIndex兼容的格式检索数据。

import pymupdf4llm
llama_reader = pymupdf4llm.LlamaMarkdownReader()
llama_docs = llama_reader.load_data("document.pdf")

用例 5：提取图像

提取图像也很容易。

md_text_images = pymupdf4llm.to_markdown(
    doc="document.pdf",
    pages=[1, 11],
    page_chunks=True,
    write_images=True,
    image_path="images",
    image_format="png",
    dpi=300
)

用例 6：对数据进行分块并使用元数据进行提取

还可以对数据进行分块并使用元数据检索它。

md_text_chunks = pymupdf4llm.to_markdown(
    doc="document.pdf",
    pages=[0, 1, 2],
    page_chunks=True
)

用例 7：详细的逐字提取

它还支持您想要以字为单位获取数据的情况。

md_text_words = pymupdf4llm.to_markdown(
    doc="document.pdf",
    pages=[1, 2],
    page_chunks=True,
    write_images=True,
    image_path="images",
    image_format="png",
    dpi=300,
    extract_words=True
)
print(md_text_words[0]['words'][:5]) 

用法示例8：整齐地提取表格

import pymupdf4llm
md_text_tables = pymupdf4llm.to_markdown(
    doc="document.pdf",
    pages=[12]  # 存在表格的页面
)
print(md_text_tables)

如果您正在构建RAG系统、微调您的LLM，或者只是在寻找出色的 PDF提取工具，可以尝试一下PyMuPDF4LLM。

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