这个系列快结束了，后面会有一到两篇文章介绍，如何用AI实实在在的应用在工业生产研发，如何指导化工分子合成，如何做DNA的研究预测，合成。

背景

最近chatpdf在各媒体传的风风火火，从效果上是很震撼的。原因大概分析有三：

1.pdf在大家印象中是一种保存性文档，很不容易做二次数据处理

2.可以对pdf中内容做问答，还可以顺带做翻译，做长文章的摘要观点生成

3.可以找到某个观点出现在哪

但其实如果是做nlp的同学又稍微熟悉办公自动化的同学，应该知道上面几点都不难。

1.pdf其实是可以想word一样的方便操作的。

2.文章摘要有难度，但是chatgpt对知识整理能力是可以的，调api就好

3.把自动化能力+chatgpt做个整合就可以实现

复现

python如何读取pdf

用python读取并处理pdf文件，把文件保存成csv，按文本内容、行、页数。用PyPDF2抽取pdf数据，把每行内容、页数、行数用pandas存成cvs，具体操作如下，结果如右。

代码如下：

import PyPDF2
import pandas as pd

# 打开PDF文件
with open('大模型综述-李飞飞等.pdf', 'rb') as pdf_file:
    # 创建PdfFileReader对象
    pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)

    # 获取PDF文件的总页数
    num_pages = len(pdf_reader.pages)

    # 创建空列表存储数据
    data = []

    # 循环遍历每一页PDF文件
    for page in range(num_pages):
        # 获取页面对象
        pdf_page = pdf_reader.pages[page]  #pdf_reader.getPage(page)

        # 提取页面文本内容
        text = pdf_page.extract_text()

        # 分割文本内容为行
        lines = text.split('\n')
        #data.append([line, page+1] + columns)

        # 循环遍历每一行文本
        i = 0
        for line in lines:
            i = i+1
            # 分割行为列
            #columns = line.split(',')

            # 添加行、页码和列到数据列表中
            data.append([line, page+1, i])

# 将数据列表转换为Pandas DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, columns=['text', 'page'] + [f'col_{i}' for i in range(len(data[0])-2)])

# 将DataFrame对象保存为CSV文件
df.to_csv('example.csv', index=False)

pdf信息如何送给chatgpt

如何抽取摘要

将论文输入到ChatGPT中，让模型生成摘要。可以使用以下代码将论文输入到ChatGPT中，并让模型生成摘要：

#每次prompt有限制，可以分批输入，要抽取的好，有些拼接技巧，各位看官自己动动脑动动手试试
import openai
openai.api_key = "你的apitoken"
openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Please generate a summary of the given article: {}\n\n ARTICLE TEXT HERE".format(' '.join(df['text'][0:200]))}
    ]
)

效果如下：

如何提问找到原文

代码如下：

import openai
openai.api_key = "你的api token"
openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Please analyze the given article {article} and list the key {key} topics discussed: \n\n ARTICLE TEXT HERE".format(article =' '.join(df['text'][0:200]),key = 'where ia content?')
        }
    ]
)

效果如下：

行号和页数，因为我没把前面处理好存在csv里的数据带上，所以没显示，这个各位看官可以自己动试试效果，不难。

如何翻译

import openai
openai.api_key = "你的api token"
openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "把输入的英文{article} 翻译成中文 : \n\n ARTICLE TEXT HERE".format(article =' '.join(df['text'][0:20]))
        }
    ]
)

结果如下：

utf-8转成中文