nlm-ingestor：高效文档解析服务

nlm-ingestor：高效文档解析服务

nlm-ingestor This repo provides the server side code for llmsherpa API to connect. It includes parsers for various file formats. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/nlm-ingestor

项目介绍

nlm-ingestor 是一个开源项目，提供了一系列服务代码，用于连接 llmsherpa API。该项目包含了针对多种文件格式的自定义 RAG（检索增强生成）友好解析器，包括 PDF、HTML、Text、DOCX、PPTX 以及其他 Apache Tika 支持的格式。通过这些解析器，nlm-ingestor 可以帮助用户高效地提取文档内容，并用于各种机器学习项目。

项目技术分析

nlm-ingestor 采用了多种技术来实现高效的文档解析：

1. PDF 解析器：基于文本坐标（边界框）、图形和字体数据，利用 nlmatics 修改版的 Tika 进行解析。它不仅支持文本层，还提供了 OCR 选项，自动识别扫描页面的 PDF 文档。

2. HTML 解析器：创建了布局感知的块，以提升 RAG 的性能和质量。

3. 文本解析器：仅通过文本信息尝试识别列表、表格、标题等，不依赖视觉、字体或边界框信息。

4. 其他格式：对于 DOCX、PPTX 等格式，使用 Tika 的 HTML 输出进行解析。

项目及技术应用场景

nlm-ingestor 适用于以下场景：

• 文档内容提取：在机器学习项目中，需要从大量文档中提取结构化数据。
• 内容增强：通过 OCR 功能，可以从扫描文档中提取文本，增强文档的可搜索性和可利用性。
• 信息检索：在大量文档中快速定位和检索特定信息。
• 文本分析：对文档进行深度分析，例如情感分析、主题建模等。

项目特点

1. 高效性：与基于视觉的解析器相比，nlm-ingestor 的基于规则的解析器速度更快，且不需要特殊的硬件支持。
2. 易用性：支持多种文件格式，易于集成和使用。
3. 灵活性：提供 OCR 和新缩进解析器选项，可根据需要启用。
4. 稳定性：经过多年开发，具有较好的稳定性和准确性。

以下是关于 nlm-ingestor 的详细解读：

核心功能

nlm-ingestor 的核心功能是提供文档解析服务，特别是对于 PDF 文档，它提供了以下特性：

• 解析文档的章节和子章节及其级别。
• 段落识别，自动合并行。
• 节与段落之间的链接。
• 表格解析，包括表格所在章节。
• 列表和嵌套列表。
• 跨页内容拼接。
• 重复头部和尾部去除。
• 水印去除。
• OCR 边界框支持。

技术实现

项目采用了 Java 和 Python 两种语言，Java 用于运行 Tika 服务器，Python 用于运行解析器。以下是项目的安装和运行步骤：

1. 安装最新版的 Java。
2. 运行 Tika 服务器。
3. 安装 nlm-ingestor。
4. 运行 nlm-ingestor 守护进程。

此外，项目还提供了 Docker 镜像，方便用户快速部署和使用。

应用场景

nlm-ingestor 的应用场景广泛，以下是一些典型的使用案例：

• 文本挖掘：在文本挖掘项目中，可以使用 nlm-ingestor 来快速提取文档内容，并进行主题建模、关键词提取等操作。
• 教育领域：在教育领域，可以用于解析教育文档，提取知识点，辅助教学。
• 医疗健康：在医疗健康领域，可以用于解析医疗报告，便于医生快速检索信息。

总结

nlm-ingestor 是一个功能强大的文档解析工具，适用于多种文件格式，提供了丰富的文档处理特性。通过高效的解析算法和灵活的配置选项，nlm-ingestor 可以帮助用户轻松实现文档内容的提取和增强。无论你是机器学习工程师、数据科学家，还是需要处理大量文档的企业用户，nlm-ingestor 都是一个值得尝试的开源项目。

nlm-ingestor This repo provides the server side code for llmsherpa API to connect. It includes parsers for various file formats. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/nlm-ingestor