ContextGem：可从文档中提取结构化数据的AI工具

ContextGem是什么？

ContextGem是一款从文档中提取结构化数据的ai工具，其核心能力在于能够根据用户指定的提取信息自动理解意图，并精准定位到文档中对应的内容，尤其擅长进行深度分析。

它非常适合需要大量阅读文档的场景，比如提取合同中的关键条款、报告中的重要数据、论文中的核心观点等，帮助用户高效地进行精读。

ContextGem不仅能定位信息，告诉你具体在哪一段、哪一句话，还能解释提取这些信息的原因以及推理过程。它通过几行代码就能完成复杂的提取任务，自动化程度非常高，许多复杂操作都被封装好了。它能够自动生成提示词、自动进行数据验证、自动分段，大大简化了用户的操作流程。

ContextGem核心功能

• 自动化动态提示：自动根据提取需求生成定制化的全面提示，无需手动编写和维护提示。

• 自动生成数据模型和验证器：自动从定义中创建 Pydantic 数据模型和验证逻辑，避免重复编写样板代码。

• 精确映射提取内容：自动将提取数据精确映射回源文档的位置（精确到段落或句子级别），确保结果可验证和可追溯。

• 提供提取理由：自动包括支持每条提取数据的文本理由或证据，增强结果的透明度和可信度。

• 智能文档分割：利用最先进的神经分割（SaT）模型，准确地将文档分割成段落和句子，并支持多种语言。

• 统一提取流程：允许在单一、声明式且可重用的管道配置中定义整个提取工作流，包括嵌套上下文和特定角色的 LLM。

• 支持嵌套上下文提取：自动根据管道定义处理层次化信息提取（例如文档 > 部分 > 子部分 > 实体），简化复杂文档分析。

• 内置并发处理：通过简单的 use_concurrency=True 开关，启用并发 I/O 处理，加速涉及多个 LLM 调用的密集型提取工作流。

• 自动跟踪使用和成本：无需额外设置即可监控工作流中的 LLM 调用、令牌使用量和相关成本。

• 集成回退和重试逻辑：内置重试机制，并允许轻松配置回退 LLM，提高弹性。

• 多语言支持：支持输入和输出多种语言，无需额外提示。

• 支持多种 LLM 提供商：支持云 LLM（如 OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI 等）和本地 LLM（如 Ollama、LM Studio 等），并提供统一接口，便于切换。

• 优化策略：提供优化准确性、速度和成本的策略，以及处理长文档和选择合适 LLM 的建议。

• 结果序列化：可以保存和加载文档对象、管道和 LLM 配置，避免重复调用昂贵的 LLM。

文档转换器

ContextGem 提供了内置的文档转换器，可以将 DOCX 文件转换为 LLM 可用的数据。它能够提取其他开源工具通常无法捕获的信息，如错位表格、注释、脚注、文本框、页眉/页脚和嵌入图像，并保留文档结构和丰富的元数据，以便进行更好的 LLM 分析。

ContextGem应用场景

ContextGem 专注于从单个文档中进行深入、准确的分析，利用现代 LLM 的扩展上下文窗口和能力。它适用于需要从特定文档中提取精确数据和见解的场景，例如法律合同分析、财务文件处理等。不过，它目前不支持跨文档查询或整个语料库的检索，对于这些用例，现代 RAG 系统（如 LlamaIndex、Haystack）可能更合适。

ContextGem项目链接

https://github.com/shcherbak-ai/contextgem