La IA lee libros: la IA lee libros en PDF página por página, extrae automáticamente los puntos clave del conocimiento y genera resúmenes.

Introducción general

AI-reads-books-page-by-page es una herramienta inteligente de análisis de libros PDF desarrollada a partir de Python, que puede automatizar el análisis página a página de libros PDF, extraer puntos clave de conocimiento y generar resúmenes por etapas tras intervalos de páginas especificados. El proyecto utiliza tecnología de IA para lograr una comprensión inteligente del contenido y la generación de resúmenes, lo que puede ayudar a los usuarios a comprender rápidamente el contenido esencial del libro. El sistema cuenta con una función de filtrado inteligente, que puede omitir automáticamente las páginas del catálogo y del índice, y también admite la continuación de puntos de interrupción, de modo que el procesamiento puede continuar desde la posición del último análisis. La salida del proyecto adopta el formato Markdown, que es fácil de leer y compartir, y admite el almacenamiento persistente de la base de conocimientos para garantizar que no se pierdan los resultados del análisis.

Lista de funciones

• Automatización Análisis de libros PDF y extracción de conocimientos
• Comprensión de contenidos y generación de resúmenes basados en IA
• Resúmenes de progreso por hitos basados en intervalos
• Sistema persistente de repositorio de bases de conocimiento
• Resumen en formato Markdown
• Salida de terminal en color para mejorar la visibilidad
• Admite la lectura de puntos de interrupción de las bases de conocimientos existentes
• Intervalos de análisis y modos de prueba configurables
• Filtrado inteligente de contenidos (omite automáticamente índices, páginas de índice, etc.)
• Gestión de la estructura del catálogo de productos regulados
• Almacenamiento de la base de conocimientos en formato JSON
• Posibilidad de seleccionar modelos de IA personalizados

Utilizar la ayuda

1. Preparación medioambiental

1. En primer lugar, asegúrese de que tiene un entorno Python instalado en su sistema.
2. Clonación de proyectos en local:

   git clone https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page
   cd AI-reads-books-page-by-page
   

3. Instale los paquetes de dependencia:

   pip install -r requirements.txt
   

2. Configuración básica

Los siguientes parámetros clave deben configurarse antes de su uso:

1. Coloque el archivo PDF que va a analizar en el directorio raíz del proyecto.
2. espectáculo (una entrada)read_books.pymodifique la siguiente configuración:
   • PDF_NAME: Establezca el nombre del archivo PDF como su
   • ANALYSIS_INTERVAL: Ajuste del intervalo de análisis (número de páginas)
   • TEST_PAGESAjuste del número de páginas de prueba (opcional)
   • MODELSelección de modelos de inteligencia artificial para el tratamiento de páginas
   • ANALYSIS_MODEL: Selección de modelos de IA para generar análisis

3. Descripción de la estructura del catálogo

El programa crea automáticamente la siguiente estructura de directorios:

• book_analysis/knowledge_bases/: Almacenamiento de archivos de base de conocimientos en formato JSON
• book_analysis/summaries/: Almacenamiento de archivos de resumen en formato Markdown
• book_analysis/pdfs/Almacenamiento de copias de archivos PDF

4. Ejecución del programa

python read_books.py

5. Descripción del uso de las funciones avanzadas

1. Control del análisis de intervalos
   • establecerANALYSIS_INTERVAL = NoneResumen de intervalos cerrables
   • Si se fija un valor específico (por ejemplo, 20), se genera un resumen por cada 20 páginas procesadas.
2. patrón de prueba
   • establecerTEST_PAGES = NoneManipulación de libros enteros
   • Establecer un número determinado de páginas permite realizar pruebas parciales
3. reanudar la lectura tras una pausa
   • El programa guarda automáticamente el progreso del tratamiento
   • Al reiniciar el programa, éste continuará desde la última posición procesada.
4. Gestión de archivos de salida
   • Los puntos de conocimiento se almacenan en archivos JSON
   • El documento de síntesis está en formato Markdown
   • Los nombres de los archivos incluyen marcas de tiempo para el control de versiones
5. Análisis personalizados
   • Parámetros ajustables del modelo de IA
   • Posibilidad de configurar la profundidad y el modo de análisis
   • Formato de salida y ubicación de almacenamiento personalizables

6. Precauciones

1. Asegúrese de que los archivos PDF están formateados correctamente para evitar el cifrado o la corrupción.
2. Se recomienda realizar pruebas a pequeña escala al procesar PDF de gran tamaño
3. Copias de seguridad periódicas de los documentos de la base de conocimientos
4. Ajuste de los intervalos de análisis a las necesidades reales
5. Supervisar el uso de los recursos del sistema