PDFTriage：PDF分诊技术
PDFTriage：PDF分诊技术 该技术由斯坦福大学和Adobe 研究团队共同开发，主要解决了ChatGPT在处理长篇、结构复杂的文档（如PDF、网页、演示文稿等）时遇到理解不全或回答问题不准确的问题。 PDFTriage通过先了解文档的结构，然后精准地找到与用户问题相关的部分，最后用语言模型生成答案，从而解决了传统模型在处理长篇和复杂结构文档时的不足。 大型语言模型（LLM）在处理长篇、结构复杂的文档时面临以下几个主要问题： 1、上下文窗口限制：LLM通常有一个固定的上下文窗口大小，这意味着它一次只能处理有限数量的文本“令牌”（tokens）。对于长篇文档，这就需要进行预处理或分割，以便模型能够处理。 2、文档结构忽略：传统的LLM通常只处理纯文本，忽略了文档的结构信息（如页面、表格、标题等）。这在处理PDFs、网页或演示文稿等结构复杂的文档时会导致问题。 3、查询不准确：由于缺乏对文档结构的理解，当用户提出与文档结构有关的问题（例如，“表3中哪一年的收益最高？”）时，传统的LLM往往无法准确回答。 4、信息获取不全面：在处理结构复杂的文档时，仅仅依赖文本内容可能会导致信息获取不全面或不准确。 工作原理： PDFTriage技术旨在解决这一问题，它能根据文档的结构信息，准确地回答用户提出的各种问题。例如，用户可以提出“请总结第5-7页的内容”或“表3中哪一年的收益最高”等问题，PDFTriage能够准确地提供答案。 获取元数据：首先，该技术会生成文档的结构化元数据表达，包括文档各个部分（如段落、标题、表格等）的信息。 选择相关内容：当用户提出一个问题时，该技术会根据元数据选择与问题最相关的文档部分（如特定页面、表格等）。比如，如果问题是“第5-7页的内容是什么？”，它会直接定位到这几页的内容。 生成答案：最后，选定的文档部分和用户的问题会被LLM处理，以生成准确的答案。 实验评估： 研究者创建了一个包含约900个问题和90份文档的数据集进行评估。实验结果显示，PDFTriage技术在处理各种类型的文档时都表现出色，优于现有的方法。 用户反馈： 根据用户反馈，PDFTriage生成的答案在多页任务（如结构问题和表格推理）中排名更高，而在一般文本任务（如分类和文本问题）中排名较低。然而，在所有问题类别中，PDFTriage都优于页面检索和块检索方法。
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