![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ec644250340955c59e6f759e6e6743ad3ac13a6e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBjeWJlckJPU0UmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWRmNjQ0OWZlNjlkNDBmMmIzYThiOGZlMWQ2ZDNjZTEw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6f4fccb87aa20b0e4a3dc1135ffe9c76)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか?(pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured) - Qiita
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか?(pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured) - Qiita
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか?(pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured)Pytho... PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか?(pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured)PythonpdfminerPyMuPDFpyPDFUnstructured 現状の LLM は PDF ファイルを直接処理出来ない為、予めなんらかのプレーンテキスト形式に変換する必要があります。 (PDFを読める各チャットアプリも内部的には何らかの手段でプレーンテキスト形式に変換しているはずです) 変換を行ってくれるライブラリは複数存在する為、動作の違いを確認します。 抽出プログラム 抽出する対象のPDFファイルはBedrockユーザーガイドの日本語版を使います。