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ea031ab b841d58 a578544 b841d58 a578544 0666fec a578544 b841d58 a578544 b841d58 a578544 0666fec a578544 0666fec a578544 b841d58 a578544 0666fec a578544 0666fec a578544 0666fec a578544 0666fec a578544 0666fec 3249b31 0666fec 3249b31 0666fec 3249b31 0666fec 3249b31 0666fec 3249b31 0666fec 3249b31 0666fec |
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from toolbox import update_ui
from toolbox import CatchException, report_execption
import re
import unicodedata
from .crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive
fast_debug = False
def is_paragraph_break(match):
"""
根据给定的匹配结果来判断换行符是否表示段落分隔。
如果换行符前为句子结束标志(句号,感叹号,问号),且下一个字符为大写字母,则换行符更有可能表示段落分隔。
也可以根据之前的内容长度来判断段落是否已经足够长。
"""
prev_char, next_char = match.groups()
# 句子结束标志
sentence_endings = ".!?"
# 设定一个最小段落长度阈值
min_paragraph_length = 140
if prev_char in sentence_endings and next_char.isupper() and len(match.string[:match.start(1)]) > min_paragraph_length:
return "\n\n"
else:
return " "
def normalize_text(text):
"""
通过把连字(ligatures)等文本特殊符号转换为其基本形式来对文本进行归一化处理。
例如,将连字 "fi" 转换为 "f" 和 "i"。
"""
# 对文本进行归一化处理,分解连字
normalized_text = unicodedata.normalize("NFKD", text)
# 替换其他特殊字符
cleaned_text = re.sub(r'[^\x00-\x7F]+', '', normalized_text)
return cleaned_text
def clean_text(raw_text):
"""
对从 PDF 提取出的原始文本进行清洗和格式化处理。
1. 对原始文本进行归一化处理。
2. 替换跨行的连词,例如 “Espe-\ncially” 转换为 “Especially”。
3. 根据 heuristic 规则判断换行符是否是段落分隔,并相应地进行替换。
"""
# 对文本进行归一化处理
normalized_text = normalize_text(raw_text)
# 替换跨行的连词
text = re.sub(r'(\w+-\n\w+)', lambda m: m.group(1).replace('-\n', ''), normalized_text)
# 根据前后相邻字符的特点,找到原文本中的换行符
newlines = re.compile(r'(\S)\n(\S)')
# 根据 heuristic 规则,用空格或段落分隔符替换原换行符
final_text = re.sub(newlines, lambda m: m.group(1) + is_paragraph_break(m) + m.group(2), text)
return final_text.strip()
def 解析PDF(file_name, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt):
import time, glob, os, fitz
print('begin analysis on:', file_name)
with fitz.open(file_name) as doc:
file_content = ""
for page in doc:
file_content += page.get_text()
file_content = clean_text(file_content)
# print(file_content)
split_number = 10000
split_group = (len(file_content)//split_number)+1
for i in range(0,split_group):
if i==0:
prefix = "接下来请你仔细分析下面的论文,学习里面的内容(专业术语、公式、数学概念).并且注意:由于论文内容较多,将分批次发送,每次发送完之后,你只需要回答“接受完成”"
i_say = prefix + f'文件名是{file_name},文章内容第{i+1}部分是 ```{file_content[i*split_number:(i+1)*split_number]}```'
i_say_show_user = f'文件名是:\n{file_name},\n由于论文内容过长,将分批请求(共{len(file_content)}字符,将分为{split_group}批,每批{split_number}字符)。\n当前发送{i+1}/{split_group}部分'
elif i==split_group-1:
i_say = f'你只需要回答“所有论文接受完成,请进行下一步”。文章内容第{i+1}/{split_group}部分是 ```{file_content[i*split_number:]}```'
i_say_show_user = f'当前发送{i+1}/{split_group}部分'
else:
i_say = f'你只需要回答“接受完成”。文章内容第{i+1}/{split_group}部分是 ```{file_content[i*split_number:(i+1)*split_number]}```'
i_say_show_user = f'当前发送{i+1}/{split_group}部分'
chatbot.append((i_say_show_user, "[Local Message] waiting gpt response."))
gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(i_say, i_say_show_user, llm_kwargs, chatbot, history=[], sys_prompt="") # 带超时倒计时
while "完成" not in gpt_say:
i_say = f'你只需要回答“接受完成”。文章内容第{i+1}/{split_group}部分是 ```{file_content[i*split_number:(i+1)*split_number]}```'
i_say_show_user = f'出现error,重新发送{i+1}/{split_group}部分'
gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(i_say, i_say_show_user, llm_kwargs, chatbot, history=[], sys_prompt="") # 带超时倒计时
time.sleep(1)
chatbot[-1] = (i_say_show_user, gpt_say)
history.append(i_say_show_user); history.append(gpt_say)
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
time.sleep(2)
i_say = f'接下来,请你扮演一名专业的学术教授,利用你的所有知识并且结合这篇文章,回答我的问题。(请牢记:1.直到我说“退出”,你才能结束任务;2.所有问题需要紧密围绕文章内容;3.如果有公式,请使用tex渲染)'
chatbot.append((i_say, "[Local Message] waiting gpt response."))
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
# ** gpt request **
gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(i_say, i_say, llm_kwargs, chatbot, history=history, sys_prompt="") # 带超时倒计时
chatbot[-1] = (i_say, gpt_say)
history.append(i_say); history.append(gpt_say)
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
@CatchException
def 理解PDF文档内容(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port):
import glob, os
# 基本信息:功能、贡献者
chatbot.append([
"函数插件功能?",
"理解PDF论文内容,并且将结合上下文内容,进行学术解答。函数插件贡献者: Hanzoe。"])
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
root = tk.Tk()
root.withdraw()
txt = filedialog.askopenfilename()
# 尝试导入依赖,如果缺少依赖,则给出安装建议
try:
import fitz
except:
report_execption(chatbot, history,
a = f"解析项目: {txt}",
b = f"导入软件依赖失败。使用该模块需要额外依赖,安装方法```pip install --upgrade pymupdf```。")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
return
# 清空历史,以免输入溢出
history = []
# 开始正式执行任务
yield from 解析PDF(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt)
@CatchException
def 理解PDF文档内容标准文件输入(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port):
import glob, os
# 基本信息:功能、贡献者
chatbot.append([
"函数插件功能?",
"理解PDF论文内容,并且将结合上下文内容,进行学术解答。函数插件贡献者: Hanzoe。"])
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
# 尝试导入依赖,如果缺少依赖,则给出安装建议
try:
import fitz
except:
report_execption(chatbot, history,
a = f"解析项目: {txt}",
b = f"导入软件依赖失败。使用该模块需要额外依赖,安装方法```pip install --upgrade pymupdf```。")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
return
# 清空历史,以免输入溢出
history = []
# 检测输入参数,如没有给定输入参数,直接退出
if os.path.exists(txt):
project_folder = txt
else:
if txt == "":
txt = '空空如也的输入栏'
report_execption(chatbot, history,
a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到本地项目或无权访问: {txt}")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
return
# 搜索需要处理的文件清单
file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.pdf', recursive=True)]
# 如果没找到任何文件
if len(file_manifest) == 0:
report_execption(chatbot, history,
a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到任何.tex或.pdf文件: {txt}")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
return
txt = file_manifest[0]
# 开始正式执行任务
yield from 解析PDF(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt)
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