VisQueryPDF

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VisQueryPDF é uma ferramenta de Python de código aberto que aproveita as embedings de IA para indexar e pesquisar semanticamente documentos PDF. Ela fornece visualizações interativas dos resultados de pesquisa nas páginas de PDF e mapas de dispersão de embedings, permitindo que os usuários localizem e compreendam rapidamente passagens relevantes dentro de documentos grandes.
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May 11 2025
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O que é VisQueryPDF?

VisQueryPDF processa arquivos PDF segmentando-os em pedaços, gerando embedings vetoriais via modelos da OpenAI ou compatíveis, e armazenando esses embedings em um armazenamento vetorial local. Os usuários podem enviar consultas em linguagem natural para recuperar os pedaços mais relevantes. Os resultados de pesquisa são exibidos com texto destacado nas páginas originais de PDF e plotados em um espaço de embedings bidimensional, permitindo uma exploração interativa das relações semânticas entre segmentos do documento.

Quem usará VisQueryPDF?

  • Pesquisadores
  • Estudantes
  • Profissionais jurídicos
  • Cientistas de dados
  • Redatores técnicos

Como usar VisQueryPDF?

  • Passo 1: Instale o pacote VisQueryPDF via pip.
  • Passo 2: Configure sua chave API da OpenAI na variável de ambiente.
  • Passo 3: Inicie o aplicativo Streamlit com o script fornecido.
  • Passo 4: Faça o upload ou indique seu arquivo PDF alvo.
  • Passo 5: Permita que a ferramenta processe o documento em pedaços e construa embedings.
  • Passo 6: Insira uma consulta em linguagem natural para buscar no PDF.
  • Passo 7: Visualize os resultados destacados e as visualizações interativas de embedings.

Plataforma

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de VisQueryPDF

Principais recursos

  • Fragmentação e pré-processamento de PDFs
  • Geração de embedings vetoriais
  • Pesquisa semântica via consultas em linguagem natural
  • Destacar páginas de PDF de forma interativa
  • Visualização em gráfico de dispersão 2D de embedings

Os benefícios

  • Localize rapidamente conteúdo relevante em PDFs grandes
  • Contexto visual para resultados de pesquisa
  • Interface amigável com Streamlit
  • Suporte de modelos de embedings flexível
  • Código aberto e facilmente extensível

Principais Casos de Uso & Aplicações de VisQueryPDF

  • Revisão de literatura acadêmica
  • Análise de cláusulas contratuais
  • Consulta de manuais técnicos
  • Pesquisa de documentos legais
  • Extração de dados de relatórios

FAQs sobre VisQueryPDF

Informações da Empresa VisQueryPDF

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Principais Concorrentes e Alternativas de VisQueryPDF?

  • LangChain Document Loaders
  • Haystack Semantic Search
  • LlamaIndex (GPT Index)
  • PDFGPT
  • Semantic Scholar API

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