LLM-pdf-extraction：PDF文書から構造化サマリーを抽出するAPI

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LLM-pdf-extraction：PDF文書から構造化サマリーを抽出するAPI

LLM-pdf-extraction：PDF文書から構造化サマリーを抽出するAPI

LLM-pdf-extractionは、環境・農業分野の報告書に特化したPDF文書をアップロードし、OpenAIのGPT-4oやAnthropicのClaudeモデルを活用して非構造化テキストから構造化されたJSON形式の要約を生成するAPIです。Node.jsとTypeScriptで開発され、PDF解析にはpdf-parseを用いることで、複雑なPDF内容を効率的に解析・変換します。これにより、下流のデータ処理や分析に適したフォーマットで情報を抽出可能です。

https://github.com/0xCryptoAngel/LLM-pdf-extraction

概要

LLM-pdf-extractionは、PDF文書の内容を効率的に解析し、環境や農業に関する報告書などの非構造化テキストから意味のある要約を抽出するAPIプロジェクトです。Node.jsのExpressフレームワークをベースにTypeScriptで実装されており、高精度なPDFテキスト解析には「pdf-parse」ライブラリを用います。さらに、OpenAIのGPT-4oやAnthropicのClaudeといった最新の大規模言語モデル（LLM）を活用し、PDFから抽出したテキストを構造化されたJSON形式のサマリーに変換。これにより、PDFに埋もれた情報を機械的に扱いやすい形に整形し、分析や検索、レポート作成などの下流工程を大幅に効率化できます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: TypeScript

主な特徴

  • PDF文書のアップロードから解析、構造化サマリーの抽出まで一連の処理をAPIで完結
  • OpenAI GPT-4oおよびAnthropic Claudeの大規模言語モデルを選択利用可能
  • 環境・農業報告書に特化した解析ロジックにより高い精度を実現
  • Node.js/ExpressとTypeScriptを用いたモダンな設計で拡張性・保守性に優れる

技術的なポイント

LLM-pdf-extractionは、PDFからテキストを抽出し、それを大規模言語モデルに渡して構造化データに変換するパイプラインを実装しています。PDF解析には「pdf-parse」ライブラリを採用し、PDFの複雑なレイアウトやフォーマットに対応しつつテキストを抽出。抽出したテキストは一度プレーンテキストとして扱われますが、そのままでは非構造化であるため、OpenAIのGPT-4oやAnthropicのClaudeといったLLMに渡して「環境報告書の主要ポイント」「農業生産に関する統計情報」「重要な指標や結論」などの情報をJSON形式で整理するプロンプト設計が行われています。

APIはNode.jsのExpressフレームワークで構築されており、TypeScriptで型安全に開発されている点も特徴です。これにより、将来的な機能追加やメンテナンスが容易です。APIはPDFのアップロードを受け付け、非同期にテキスト抽出・LLMへの問い合わせを行い、レスポンスとしてJSON形式の構造化サマリーを返却します。環境変数を用いたAPIキー管理やエラーハンドリングも実装されており、実運用を想定した設計です。

また、Anthropic ClaudeとOpenAI GPT-4oの2つのモデルを切り替え可能な設計であるため、コストや応答品質の観点で柔軟に運用できます。PDFの内容に応じて最適なモデルを選べる点は、プロジェクトの汎用性を高めます。さらに、解析ロジックやプロンプトはドキュメントとして明確に分離されており、実装のカスタマイズや新たな文書タイプへの対応も比較的容易です。

総じて、LLM-pdf-extractionはPDF文書の情報抽出を大規模言語モデルにより高度に自動化し、特定分野の報告書を対象にした専門的なサマリー生成を行う実用的なAPIソリューションとして注目されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: Git管理から除外するファイルを指定
  • DEPLOYMENT.md: デプロイ手順や環境構築方法を記載
  • EXTRACTION_LOGIC.md: PDF解析およびLLMプロンプト設計の技術的説明
  • README.md: プロジェクトの概要や使い方をまとめたドキュメント
  • TESTING.md: テスト手法やテストケースの説明
  • ほかTypeScriptソースコードや設定ファイル計2ファイル

まとめ

最新LLMを活用しPDFから高精度に構造化サマリーを抽出する実用API。

リポジトリ情報：

  • 名前: LLM-pdf-extraction
  • 説明: This project provides an API for uploading PDF documents and extracting structured summaries using either OpenAI’s GPT-4o or Anthropic’s Claude models. It is optimized for environmental and agricultural reports, transforming unstructured PDF content into structured JSON for downstream use.
  • スター数: 2
  • 言語: TypeScript
  • URL: https://github.com/0xCryptoAngel/LLM-pdf-extraction
  • オーナー: 0xCryptoAngel
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/89552574?v=4