文档处理管道：OCR和LLM技术提取发票PDF信息

资源摘要信息: "本存储库是用于处理包含文本和图像内容的文档的工具集，特别是在处理发票收据PDF文件方面表现出色。通过使用光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）技术与大型语言模型（Large Language Model, LLM），可以提取文档中的关键信息，如键值对。此外，它还包含一个聊天机器人界面，允许用户进行交互式操作。存储库还支持文档的自动分类和翻译功能。该资源被打包成一个名为'deeplogic_assignment-main'的压缩包。" 知识点详细说明: 1. 文档处理管道（Document Processing Pipeline） 文档处理管道是指一系列步骤或流程，用于自动化地处理和分析文档数据。在此场景下，管道被设计用于处理包含文本和图像的发票收据PDF文件。处理可能包括读取、转换、提取数据、分类、存储和其他后续操作。 2. 光学字符识别（OCR） 光学字符识别是将扫描的文档、PDF文件或其他形式的图像转换成可编辑和可搜索的数据的过程。OCR技术可以识别文档中的印刷或手写文字，并将其转换为机器编码的文本。此存储库使用OCR技术来提取发票收据中的文本信息。 3. 大型语言模型（LLM） 大型语言模型是基于机器学习算法构建的复杂模型，特别是深度学习模型，它们被训练来理解和生成自然语言。在此上下文中，LLM用于提取文档中非结构化文本的关键信息，并可能用于后续的信息处理任务。 4. 键值对提取（Key-Value Pair Extraction） 键值对是数据存储的一种方式，其中每个数据项由键（标识符）和对应的值（数据本身）组成。在文档处理中，提取键值对意味着从文本中识别出重要信息，并将其组织成结构化的数据，便于程序理解和进一步操作。例如，从发票中提取“日期”、“总金额”等信息。 5. 聊天机器人界面（Chatbot Interface） 聊天机器人界面允许用户通过自然语言与计算机程序交互，就像与人对话一样。在这个存储库中，用户可以通过这种界面与文档处理管道进行交互，例如查询特定信息或发起处理指令。 6. 文档分类（Document Classification） 文档分类是将文档根据其内容、主题或其他特征分配到特定类别的过程。在处理大量文档时，自动分类可以提高效率并支持信息检索。此存储库中的文档分类功能可以帮助自动整理和索引处理过的发票收据。 7. 文档翻译（Document Translation） 文档翻译是将文档内容从一种语言翻译到另一种语言的过程。对于跨国公司或需要处理多语言文档的组织来说，自动翻译功能是一项重要的工具。在这个存储库中，翻译功能可以支持将发票收据从一种语言转换为另一种语言。 8. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持著称。该存储库使用Python语言编写，这表明了Python在处理文档自动化和机器学习任务中的应用广泛。 9. 数据压缩包（Zip File） 数据压缩包是一种将多个文件和文件夹压缩成一个单一文件的方法，以减少存储空间和加快文件传输。存储库被打包为一个名为'deeplogic_assignment-main'的.zip文件，这表明它是为了便于分发和安装而进行打包处理。 综上所述，该存储库是一个综合性的文档处理解决方案，它结合了OCR技术、大型语言模型和聊天机器人界面等多种技术，以实现高效和自动化的文档处理。它特别针对发票收据PDF文件的处理需求，提供了包括信息提取、分类和翻译在内的多项功能，极大地提高了文档处理的效率和准确性。