agentic-doc 的项目扩展与二次开发
2025-05-29 18:51:07作者:凌朦慧Richard
项目的基础介绍
agentic-doc 是由 LandingAI 开发的一个 Python 库,它封装了 LandingAI 的 Agentic Document Extraction API。这个库能够从视觉复杂的文档中提取结构化数据,如表格、图片和图表,并以层次化的 JSON 格式返回元素的精确位置信息。agentic-doc 提供了长文档支持、自动重试/分页、辅助工具等功能,使得处理大量文档变得更加高效。
项目的核心功能
- 长文档处理:能够处理超过100页的 PDF 文档。
- 自动重试/分页:自动处理并发、超时和速率限制问题。
- 辅助工具:提供边界框片段、视觉调试器等辅助工具。
- 批量并行处理:支持批量处理多个文档,并自动管理线程和速率限制。
- 结构化输出:返回层次化的 JSON 数据和可以直接渲染的 Markdown 文本。
项目使用了哪些框架或库?
- OpenCV-Python:用于图像处理。
- requests:用于发起 HTTP 请求。
- threading:用于并行处理文档。
- envparse:用于处理环境变量。
- poetry:用于管理和打包 Python 项目。
项目的代码目录及介绍
agentic-doc/
├── .github/ # 包含 GitHub 工作流文件
├── tests/ # 包含测试代码
├── .flake8 # flake8 Python 代码风格文件
├── .gitignore # git 忽略文件
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── poetry.lock # poetry 依赖锁定文件
└── pyproject.toml # poetry 项目配置文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的文件类型支持:当前库支持 PDF 和图像文件,可以考虑增加对其他文件格式如 Word 文档的支持。
- 改进错误处理机制:可以扩展错误处理功能,使其更加智能,比如增加对特定错误的预警和记录。
- 增强可视化工具:改进现有的可视化工具,使其提供更丰富的图形界面,以便更好地进行调试和结果验证。
- 性能优化:对文档处理流程进行优化,提高处理速度和效率。
- 增加云服务集成:可以考虑将 agentic-doc 集成到云服务平台上,提供更便捷的在线服务。
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