Полная интеграция с основными языковыми моделями, такими как OpenAI и Gemini, обеспечивает широкие возможности обработки документов на основе AI для приложений Python.
Извлекайте ключевую информацию из текстов и документов программным путем. Создавайте краткие, информативные резюме, отражающие смысл текста, используя большие языковые модели (LLM) в Python. Области применения программного текстового обобщения обширны и разнообразны. Текстовое обобщение может использоваться для предоставления актуальной информации о текущих событиях. Интегрировав функцию текстового обобщения в свое программное обеспечение, вы не только повысите производительность, но и улучшите процесс принятия решений, получив максимально быстрый доступ к важным данным.
Взаимодействие между Aspose.Words и большими языковыми моделями построено на архитектуре REST. Такой подход обеспечивает надежную и безопасную связь между вашим Python via .NET-приложением и различными службами AI. Чтобы настроить аутентификацию, вам нужно будет указать свой личный ключ API и endpoint службы AI, которая предоставляет нужные вам модели (GoogleAiModel, OpenAiModel). Полный список поддерживаемых типов LLM смотрите в разделе API Reference.
Познакомьтесь с будущим интеллектуальной обработки текста на Python уже сегодня!
pip install aspose-words
Копировать
doc = aw.Document("Document.docx")
api_key = os.getenv("API_KEY")
# Используйте OpenAI или порождающие языковые модели Google.
model = aw.ai.AiModel.create(aw.ai.AiModelType.GPT_4O_MINI).with_api_key(api_key).as_open_ai_model()
options = aw.ai.SummarizeOptions()
options.summary_length = aw.ai.SummaryLength.SHORT
summary = model.summarize(doc, options)
summary.save("Output.pdf")
Мы размещаем наши пакеты Python в репозиториях PyPi. Следуйте пошаговым инструкциям по установке "Aspose.Words for Python via .NET" в среду разработчика.
Этот пакет совместим с Python ≥3.5 и <3.12. Если вы разрабатываете программное обеспечение для Linux, ознакомьтесь с дополнительными требованиями для gcc и libpython в документации по продукту.