PDF智能公式与计算

项目背景：

在科学研究、工程设计、金融分析等领域，大量的专业知识和数据以PDF文档形式存在，其中包含复杂的数学公式、图表和表格。从这些非结构化文档中准确提取公式并进行符号计算或数值求解，是提高工作效率的痛点。传统方法依赖人工识别和手动输入，效率低下且容易出错。**结合计算机视觉（CV）、光学字符识别（OCR）与大语言模型（LLM）**的先进技术，可以构建一个智能系统，实现从PDF到可计算公式的自动化转换。

核心技术

• PDF内容解析： 使用PyPDF2, pdfminer.six等库进行PDF文本和布局解析。

• 公式检测与识别：

• 图像处理与布局分析： 识别PDF页面中的公式区域。

• 光学字符识别（OCR）： 将图像中的公式转换为文本（LaTeX或MathML格式）。可以利用PaddleOCR、Mathpix API等工具。

• 公式结构解析： 将公式文本解析为可计算的符号表达式（如抽象语法树AST）。

• 自然语言到公式（NL2Formula）/自然语言到计算（NL2Computation）：

• 大语言模型（LLM）应用： 利用LLM理解用户自然语言问题，将其转换为数学表达式、定义变量、提取计算意图。

• Prompt Engineering： 精心设计Prompt，引导LLM识别公式中的变量、系数，并生成计算步骤或可执行的代码片段。

• 符号计算库：SymPy等Python库，进行代数运算、求解方程、求导积分。

学习收获

• 掌握PDF文档的结构化解析和内容提取技术。

• 深入理解公式识别（OCR for Math）的挑战与解决方案。

• 学会利用大语言模型实现自然语言到数学公式的理解和转换。
  
  
  
  注意：该项目讲解老师-毛老师