ContextGem：可从文档中提取结构化数据的AI工具

ContextGem是什么？

ContextGem是一款从文档中提取结构化数据的ai工具，其核心能力在于能够根据用户指定的提取信息自动理解意图，并精准定位到文档中对应的内容，尤其擅长进行深度分析。

它非常适合需要大量阅读文档的场景，比如提取合同中的关键条款、报告中的重要数据、论文中的核心观点等，帮助用户高效地进行精读。

ContextGem不仅能定位信息，告诉你具体在哪一段、哪一句话，还能解释提取这些信息的原因以及推理过程。它通过几行代码就能完成复杂的提取任务，自动化程度非常高，许多复杂操作都被封装好了。它能够自动生成提示词、自动进行数据验证、自动分段，大大简化了用户的操作流程。

ContextGem核心功能

自动化动态提示：自动根据提取需求生成定制化的全面提示，无需手动编写和维护提示。

自动生成数据模型和验证器：自动从定义中创建 Pydantic 数据模型和验证逻辑，避免重复编写样板代码。

精确映射提取内容：自动将提取数据精确映射回源文档的位置（精确到段落或句子级别），确保结果可验证和可追溯。

提供提取理由：自动包括支持每条提取数据的文本理由或证据，增强结果的透明度和可信度。

智能文档分割：利用最先进的神经分割（SaT）模型，准确地将文档分割成段落和句子，并支持多种语言。

统一提取流程：允许在单一、声明式且可重用的管道配置中定义整个提取工作流，包括嵌套上下文和特定角色的 LLM。

支持嵌套上下文提取：自动根据管道定义处理层次化信息提取（例如文档 > 部分 > 子部分 > 实体），简化复杂文档分析。

内置并发处理：通过简单的 use_concurrency=True 开关，启用并发 I/O 处理，加速涉及多个 LLM 调用的密集型提取工作流。

自动跟踪使用和成本：无需额外设置即可监控工作流中的 LLM 调用、令牌使用量和相关成本。

集成回退和重试逻辑：内置重试机制，并允许轻松配置回退 LLM，提高弹性。

多语言支持：支持输入和输出多种语言，无需额外提示。

支持多种 LLM 提供商：支持云 LLM（如 OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI 等）和本地 LLM（如 Ollama、LM Studio 等），并提供统一接口，便于切换。

优化策略：提供优化准确性、速度和成本的策略，以及处理长文档和选择合适 LLM 的建议。

结果序列化：可以保存和加载文档对象、管道和 LLM 配置，避免重复调用昂贵的 LLM。

文档转换器

ContextGem 提供了内置的文档转换器，可以将 DOCX 文件转换为 LLM 可用的数据。它能够提取其他开源工具通常无法捕获的信息，如错位表格、注释、脚注、文本框、页眉/页脚和嵌入图像，并保留文档结构和丰富的元数据，以便进行更好的 LLM 分析。

ContextGem应用场景

ContextGem 专注于从单个文档中进行深入、准确的分析，利用现代 LLM 的扩展上下文窗口和能力。它适用于需要从特定文档中提取精确数据和见解的场景，例如法律合同分析、财务文件处理等。不过，它目前不支持跨文档查询或整个语料库的检索，对于这些用例，现代 RAG 系统（如 LlamaIndex、Haystack）可能更合适。

ContextGem项目链接

https://github.com/shcherbak-ai/contextgem