Uniflow 项目使用指南

Uniflow 项目使用指南

uniflow-llm-based-pdf-extraction-text-cleaning-data-clustering LLM-based text extraction from unstructured data like PDFs, Words and HTMLs. Transform and cluster the text into your desired format. Less information loss, more interpretation, and faster R&D! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/uniflow-llm-based-pdf-extraction-text-cleaning-data-clustering

1. 项目介绍

Uniflow 是一个基于大型语言模型（LLM）的统一接口，用于从非结构化数据（如PDF、Word和HTML文件）中提取文本、清理数据并进行数据聚类。Uniflow 支持多种常见的LLM模型，包括OpenAI的GPT系列、Google的Gemini模型、AWS的BedRock模型以及Huggingface的开源模型等。

Uniflow 主要解决了两个关键问题：

1. 从复杂的PDF和Word文件中提取干净文本的难题。
2. 将提取的数据转换为适合LLM训练的格式，支持反馈式学习技术。

2. 项目快速启动

安装步骤

1. 创建Conda环境：

   conda create -n uniflow python=3.10 -y
   conda activate uniflow
   

2. 安装PyTorch：

   • 如果你使用GPU：

     pip3 install --pre torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121
     

   • 如果你使用CPU：

     pip3 install torch
     

3. 安装Uniflow：

   pip3 install uniflow
   

4. 设置OpenAI API密钥（可选）： 在项目根目录下创建一个 .env 文件，并添加以下内容：

   OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY
   

5. 安装其他依赖（可选）：

   • 如果你使用Huggingface模型：

     pip3 install transformers accelerate bitsandbytes scipy
     

   • 如果你使用LMQG模型：

     pip3 install lmqg spacy
     

快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用Uniflow从PDF文件中提取文本并生成问题和答案：

from uniflow.op.prompt import Context
from uniflow.client import run

# 创建Context对象
data = [
    Context(context="The quick brown fox jumps over the lazy brown dog.")
]

# 运行Uniflow
client.run(data)

3. 应用案例和最佳实践

案例1：从财务报告（PDF）中提取摘要

Uniflow 可以帮助你从财务报告中提取关键信息并生成摘要，这对于金融分析师来说非常有用。

案例2：微调金融领域的LLM

通过从财务报告中提取数据并进行清理，你可以使用Uniflow生成适合微调金融领域LLM的数据集。

案例3：从数学书籍（HTML）中提取问题和答案

Uniflow 可以从数学书籍的HTML文件中提取内容，并生成适合训练问答系统的问题和答案数据集。

4. 典型生态项目

1. OpenAI GPT系列

Uniflow 支持OpenAI的GPT-3.5和GPT-4模型，这些模型在自然语言处理任务中表现出色。

2. Huggingface开源模型

Uniflow 还支持Huggingface的开源模型，如Mistral-7B，这些模型在各种NLP任务中都有广泛应用。

3. AWS BedRock

AWS BedRock 提供了强大的基础模型，Uniflow 可以与这些模型无缝集成，提供高效的数据处理能力。

通过这些生态项目的支持，Uniflow 能够满足不同用户的需求，提供灵活且强大的数据处理解决方案。

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