Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 6,376 Bytes
ea031ab b841d58 8ac9b45 b841d58 a578544 0666fec 8ac9b45 a578544 8ac9b45 98724cd 8ac9b45 3249b31 0666fec 3249b31 8ac9b45 0666fec 3249b31 0666fec 3249b31 0666fec 3249b31 0666fec 3249b31 0666fec |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 |
from toolbox import update_ui
from toolbox import CatchException, report_execption
from .crazy_utils import read_and_clean_pdf_text
from .crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive
fast_debug = False
def 解析PDF(file_name, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt):
import tiktoken
print('begin analysis on:', file_name)
file_content, page_one = read_and_clean_pdf_text(file_name)
############################## <第零步，从摘要中提取高价值信息，放到history中> ##################################
# 递归地切割PDF文件，每一块（尽量是完整的一个section，比如introduction，experiment等，必要时再进行切割）
# 的长度必须小于 2500 个 Token
TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT = 2500
from .crazy_utils import breakdown_txt_to_satisfy_token_limit_for_pdf
from toolbox import get_conf
enc = tiktoken.encoding_for_model(*get_conf('LLM_MODEL'))
def get_token_num(txt): return len(enc.encode(txt))
paper_fragments = breakdown_txt_to_satisfy_token_limit_for_pdf(
txt=file_content, get_token_fn=get_token_num, limit=TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT)
page_one_fragments = breakdown_txt_to_satisfy_token_limit_for_pdf(
txt=str(page_one), get_token_fn=get_token_num, limit=TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT//4)
# 为了更好的效果，我们剥离Introduction之后的部分（如果有）
paper_meta = page_one_fragments[0].split('introduction')[0].split('Introduction')[0].split('INTRODUCTION')[0]
############################## <第一步，从摘要中提取高价值信息，放到history中> ##################################
final_results = []
final_results.append(paper_meta)
############################## <第二步，迭代地历遍整个文章，提取精炼信息> ##################################
i_say_show_user = f'首先你在英文语境下通读整篇论文。'; gpt_say = "[Local Message] 收到。" # 用户提示
chatbot.append([i_say_show_user, gpt_say]); yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=[]) # 更新UI
iteration_results = []
last_iteration_result = paper_meta # 初始值是摘要
MAX_WORD_TOTAL = 4096
n_fragment = len(paper_fragments)
if n_fragment >= 20: print('文章极长，不能达到预期效果')
for i in range(n_fragment):
NUM_OF_WORD = MAX_WORD_TOTAL // n_fragment
i_say = f"Read this section, recapitulate the content of this section with less than {NUM_OF_WORD} words: {paper_fragments[i]}"
i_say_show_user = f"[{i+1}/{n_fragment}] Read this section, recapitulate the content of this section with less than {NUM_OF_WORD} words: {paper_fragments[i][:200]}"
gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(i_say, i_say_show_user, # i_say=真正给chatgpt的提问， i_say_show_user=给用户看的提问
llm_kwargs, chatbot,
history=["The main idea of the previous section is?", last_iteration_result], # 迭代上一次的结果
sys_prompt="Extract the main idea of this section." # 提示
)
iteration_results.append(gpt_say)
last_iteration_result = gpt_say
############################## <第三步，整理history> ##################################
final_results.extend(iteration_results)
final_results.append(f'接下来，你是一名专业的学术教授，利用以上信息，使用中文回答我的问题。')
# 接下来两句话只显示在界面上，不起实际作用
i_say_show_user = f'接下来，你是一名专业的学术教授，利用以上信息，使用中文回答我的问题。'; gpt_say = "[Local Message] 收到。"
chatbot.append([i_say_show_user, gpt_say])
############################## <第四步，设置一个token上限，防止回答时Token溢出> ##################################
from .crazy_utils import input_clipping
_, final_results = input_clipping("", final_results, max_token_limit=3200)
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=final_results) # 注意这里的历史记录被替代了
@CatchException
def 理解PDF文档内容标准文件输入(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port):
import glob, os
# 基本信息：功能、贡献者
chatbot.append([
"函数插件功能？",
"理解PDF论文内容，并且将结合上下文内容，进行学术解答。函数插件贡献者: Hanzoe, binary-husky"])
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
# 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议
try:
import fitz
except:
report_execption(chatbot, history,
a = f"解析项目: {txt}",
b = f"导入软件依赖失败。使用该模块需要额外依赖，安装方法```pip install --upgrade pymupdf```。")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
return
# 清空历史，以免输入溢出
history = []
# 检测输入参数，如没有给定输入参数，直接退出
if os.path.exists(txt):
project_folder = txt
else:
if txt == "":
txt = '空空如也的输入栏'
report_execption(chatbot, history,
a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到本地项目或无权访问: {txt}")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
return
# 搜索需要处理的文件清单
file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.pdf', recursive=True)]
# 如果没找到任何文件
if len(file_manifest) == 0:
report_execption(chatbot, history,
a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到任何.tex或.pdf文件: {txt}")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
return
txt = file_manifest[0]
# 开始正式执行任务
yield from 解析PDF(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt)
|