עבודה עם קבצי PDF עבור יישומי מודלי שפה גדולים (LLM) יכולה להיות אתגר קשה מאוד. קבצי PDF הם למעשה פורמט "שבור", מכיוון שלעתים קרובות יש להם מבנה מורכב עם אלמנטים מקוננים של סוגי נתונים שונים, ואין פריסה סטנדרטית, מה שמקשה על استخراج נתונים מהם.

חלק מהאתגרים העיקריים כוללים:

• מבנה מורכב: קבצי PDF יכולים להיות בעלי מבנה מקונן עם סוגי נתונים שונים, כגון טקסט, טבלאות, תמונות ומשוואות, מה שמקשה על פענוח והפקת המידע הרלוונטי.

• היעדר תקנים: אין פריסה סטנדרטית לקבצי PDF, מה שמשמעו שהנתונים יכולים להיות מאורגנים בדרכים שונות, מה שמקשה על פיתוח פתרון אחיד להפקת המידע.

• בעיות קידוד ועיצוב: קבצי PDF יכולים להיות בעלי קידודים ועיצובים שונים, כגון גופנים ופריסות שונים, מה שיכול להסבך עוד יותר את תהליך استخراج הנתונים.

• טבלאות ותמונות: استخراج נתונים מטבלאות ותמונות בתוך קבצי PDF יכול להיות אתגר מיוחד, מכיוון שהפריסה והעיצוב של אלמנטים אלה יכולים להשתנות משמעותית.

• שגיאות ואי-דיוקים: תהליך استخراج הנתונים מקבצי PDF נוטה לשגיאות ואי-דיוקים, מה שיכול להשפיע לרעה על ביצועי יישומי LLM.

כדי להפוך את קבצי PDF ליותר מוכנים ל-LLM, נבחנו גישות שונות, כגון המרת קבצי PDF לטקסט פשוט, שימוש בדגמי למידת מכונה לזיהוי הפריסה, והשימוש בטכניקות זיהוי תווים אופטי (OCR). עם זאת, שיטות אלה יכולות להיות מסורבלות ועדיין נוטות לשגיאות.

לעומת זאת, העבודה עם Markdown, שפת סימון קלה, יכולה להיות הרבה יותר קלה עבור יישומי LLM. Markdown יכול לשמר את העיצוב המקורי, כולל כותרות, כותרות משנה, תמונות, טבלאות ומשוואות, אשר יכולים להיות מעובדים בצורה יעילה על ידי LLM.