العمل مع ملفات PDF لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) يمكن أن يكون تحديًا شديدًا. ملفات PDF هي في الأساس "تنسيق مكسور"، حيث أنها غالبًا ما تحتوي على بنية معقدة مع عناصر متداخلة من أنواع بيانات مختلفة، ولا يوجد تخطيط قياسي، مما يجعل من الصعب استخراج البيانات منها.

بعض التحديات الرئيسية تشمل:

• البنية المعقدة: يمكن أن تحتوي ملفات PDF على بنية متداخلة مع أنواع بيانات مختلفة، مثل النص والجداول والصور والمعادلات، مما يجعل من الصعب تحليل واستخراج المعلومات ذات الصلة.

• انعدام المعايير: لا يوجد تخطيط قياسي لملفات PDF، مما يعني أن البيانات يمكن أن تكون منظمة بطرق مختلفة، مما يجعل من الصعب تطوير حل شامل لاستخراج المعلومات.

• مشكلات الترميز والتنسيق: يمكن أن تحتوي ملفات PDF على ترميزات وتنسيقات مختلفة، مثل الخطوط والتخطيطات المختلفة، مما يمكن أن يعقد عملية استخراج البيانات بشكل أكبر.

• الجداول والصور: استخراج البيانات من الجداول والصور داخل ملفات PDF يمكن أن يكون تحديًا خاصًا، حيث أن تخطيط وتنسيق هذه العناصر يمكن أن يختلف بشكل كبير.

• الأخطاء والدقة: عملية استخراج البيانات من ملفات PDF عرضة للأخطاء وعدم الدقة، مما يمكن أن يؤثر سلبًا على أداء تطبيقات LLM.

لجعل ملفات PDF أكثر ملاءمة لـ LLM، تم استكشاف عدة طرق، مثل تحويل ملفات PDF إلى نص عادي، واستخدام نماذج التعلم الآلي لكشف التخطيط، وتطبيق تقنيات التعرف البصري على الحروف (OCR). ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الطرق مرهقة وما زالت عرضة للأخطاء.

على النقيض من ذلك، العمل مع Markdown، وهو لغة ترميز خفيفة الوزن، يمكن أن يكون أسهل بكثير بالنسبة لتطبيقات LLM. يمكن لـ Markdown الاحتفاظ بالتنسيق الأصلي، بما في ذلك العناوين والعناوين الفرعية والصور والجداول والمعادلات، والتي يمكن معالجتها بفعالية بواسطة LLMs.