bentopdf/docs/fa/tools/prepare-pdf-for-ai.md

title, description

title	description
آماده‌سازی PDF برای هوش مصنوعی	محتوای PDF را به JSON ساختاریافته و بهینه برای LLMها و خطوط پردازش هوش مصنوعی مانند LlamaIndex استخراج کنید. از پردازش دسته‌ای پشتیبانی می‌کند.

آماده‌سازی PDF برای هوش مصنوعی

محتوای فایل‌های PDF را استخراج کرده و به‌صورت JSON بهینه برای ورود به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و چارچوب‌های هوش مصنوعی مانند LlamaIndex ساختاردهی می‌کند. محتوای هر صفحه استخراج شده و در قالبی ساختاریافته، آماده برای خطوط RAG، چت‌بات‌ها یا سامانه‌های جست‌وجوی معنایی، سازماندهی می‌شود.

نحوهٔ کار

1. یک یا چند PDF را با کلیک روی ناحیهٔ رها کردن یا کشیدن فایل‌ها روی آن بارگذاری کنید.
2. برای شروع پردازش روی استخراج کلیک کنید.
3. یک فایل به‌صورت filename_llm.json دانلود می‌شود. چند فایل یک بایگانی pdf-for-ai.zip تولید می‌کنند.

این ابزار از یکپارچگی PyMuPDF با LlamaIndex برای استخراج محتوای سطح صفحه همراه با فراداده استفاده می‌کند و خروجی‌ای تولید می‌کند که مستقیماً در چارچوب‌های هوش مصنوعی قابل بارگذاری است.

گزینه‌ها

این ابزار گزینهٔ قابل تنظیمی ندارد. همهٔ صفحات با متن کامل و فراداده استخراج می‌شوند.

قالب خروجی

• یک فایل: filename_llm.json
• چند فایل: pdf-for-ai.zip شامل یک _llm.json برای هر PDF ورودی.

خروجی JSON از طرح‌وارهٔ سند LlamaIndex با محتوای متنی و فیلدهای فرادادهٔ هر صفحه پیروی می‌کند.

موارد استفاده

• آماده‌سازی اسناد PDF برای خطوط تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG).
• ساخت پایگاه دانش قابل جست‌وجو از بایگانی‌های PDF برای یک چت‌بات هوش مصنوعی.
• ارسال گزارش‌های PDF به جریان‌های تحلیل مبتنی بر LLM.
• پیش‌پردازش مقالات پژوهشی برای سامانه‌های جست‌وجوی معنایی و پرسش و پاسخ.
• ساخت داده‌های آموزشی ساختاریافته از مجموعه‌های اسناد PDF.

نکته‌ها

• برای استخراج متن ساده بدون قالب‌بندی ویژهٔ هوش مصنوعی، از PDF به متن استفاده کنید.
• برای خروجی Markdown که سرفصل‌ها و ساختار را حفظ می‌کند، از PDF به Markdown استفاده کنید.
• PDFهای اسکن‌شده خروجی خالی یا ناچیزی تولید می‌کنند. ابتدا آن‌ها را با OCR پردازش کنید تا پیش از استخراج یک لایهٔ متنی اضافه شود.

ابزارهای مرتبط

• PDF به متن
• PDF به Markdown
• PDF به JSON