إخلاء المسؤولية: تستند الآراء والتعليقات التي تمت مشاركتها في هذه المقالة إلى الاختبارات الداخلية والتقييمات التي أجراها فريق الهندسة في Actualize. لا تهدف هذه الدراسة إلى انتقاد أو ضمان الملكية أو تحمل أي مسؤولية عن أداء أو فعالية الأدوات التي تمت مناقشتها. هدفنا هو مشاركة نتائج عملية الاختبار بشفافية دون تحيز، وتقديم رؤى لأغراض إعلامية فقط.

ورقة بيضاء: https://bit.ly/41H13LS

جيثب: https://bit.ly/3DhygDh

الاعتمادات: مهنراج بالانيسامي، نوح فيصل

تاريخ النشر: 19 ديسمبر 2024

‍

🚀 لماذا يهم استخراج PDF

📊 يعد استخراج ملفات PDF جزءًا لا يتجزأ من سير عمل التقنيات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) والوكلاء الأذكياء والذكاء الاصطناعي التوليدي. تعتمد هذه الأنظمة على البيانات النظيفة والمنظمة لتمكين وظائف مثل زيادة المعرفة واتخاذ القرار الآلي وتوليف المحتوى. على سبيل المثال، تحتاج الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المستخدمة في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والأوساط الأكاديمية إلى استخراج بيانات دقيقة لتعزيز الإنتاجية ودفع الأفكار.

🛠️ تم تقييم الأدوات

حللت دراستنا الأدوات التالية:

• مينيرو: معترف به لقدراته القوية في استخراج النص وتحويل Markdown.
• زيروكس: يتفوق في أداء OCR، خاصة بالنسبة للمستندات الممسوحة ضوئيًا.
• دوكلينغ: اختيار موثوق لعمليات النشر المحلية ذات الميزات المتوازنة.
• تحليل اللاما: مثالي لاستخراج البيانات المنظمة مثل الجداول.
• ماركر: أداة متعددة الاستخدامات مناسبة للمعالجة دون اتصال بالإنترنت.
• ماركيتداون: أسرع أداة لتحويل PDF إلى Markdown
• غير منظم: مرن، يعمل في الوضعين المحلي والمستند إلى واجهة برمجة التطبيقات.

📋 مقاييس التقييم الرئيسية

لتوفير مقارنة شاملة، تم تقييم الأدوات مقابل عدة مقاييس:

1. دقة استخراج النص: قياس كيفية قيام الأدوات بنسخ النص العادي بأمانة.
2. استخراج الجدول: اختبار قدرتها على التعامل مع الجداول المعقدة والمتداخلة.
3. أداء التعرف الضوئي على الحروف: التركيز على تحويل الصور الممسوحة ضوئيًا إلى نص قابل للتحرير.
4. تحويل تخفيض السعر: تقييم قدرتها على إنشاء محتوى Markdown جيد التنظيم.
5. ترتيب القراءة المنطقي: ضمان احتفاظ النص المستخرج بالتدفق المقصود.
6. استخدام الموارد: تحليل الأداء على منصات وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات وMPS.

🌟 النتائج والنقاط البارزة

1. مينيرو ظهرت كأفضل شركة شاملة، حيث تفوقت في تحويل Markdown واستخراج النص.
2. زيروكس أدى إلى أداء OCR، مما يجعله مثاليًا للمستندات الممسوحة ضوئيًا.
3. تحليل اللاما أظهر دقة استخراج الجداول التي لا مثيل لها، والتعامل مع الجداول المتداخلة المعقدة بسهولة.
4. ماركيتداون عرضت أسرع سرعات التحويل، على الرغم من أنها تتطلب تحسينًا في استخراج الصور والجداول.
5. دوكلينغ، ماركر، و غير منظم قدم أداءً متوازنًا، يلبي تفضيلات النشر المحددة.

💡 التطبيقات والتوصيات

يمكن للمؤسسات التي تسعى إلى أتمتة سير عمل المعرفة أو تحسين المنتجات القائمة على الذكاء الاصطناعي الاستفادة بشكل كبير من اختيار أداة استخراج PDF المناسبة. على سبيل المثال:

• التقارير المالية: استخدم Llama Parse للمستندات ذات الجداول الثقيلة.
• السجلات الممسوحة ضوئيًا: اختر Xerox لقدرات OCR الفائقة.
• البحث الأكاديمي: يضمن تحويل Markdown من MinerU مخرجات نظيفة ومنظمة لنماذج الذكاء الاصطناعي النهائية.

🔮 مستقبل استخراج ملفات PDF

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، ستزداد الحاجة إلى استخراج ملفات PDF بدقة وكفاءة. تؤكد دراستنا على أهمية تطوير دعم GPU وتحسين التعرف على الجدول وتحسين استخدام الموارد. من خلال معالجة هذه المجالات، يمكن للأدوات المستقبلية أن تتوافق بشكل أفضل مع متطلبات سير العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي.

📖 اكتشف المزيد

لاستكشاف الدراسة الكاملة، بما في ذلك النتائج التفصيلية والرؤى، تفضل بزيارة مستودع جيت هاب. للحصول على عرض توضيحي تفاعلي لعملية قياس الأداء، تحقق من دفتر جوجل كولاب.يمكن العثور على موارد إضافية حول الأدوات التي تم تقييمها هنا:

• دوكلينغ
• تحليل اللاما
• ماركر
• مينيرو
• غير منظم
• زيروكس
• ماركيتداون

‍