))
PDFs to Intelligence: How To Auto-Extract Python Manual Knowledge Recursively Using Ollama, LLMs
Manage episode 523130881 series 3474385
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/pdfs-to-intelligence-how-to-auto-extract-python-manual-knowledge-recursively-using-ollama-llms.
Learn how to automate extraction of structured Python module data from PDFs using CocoIndex, LLMs like Llama3, and Ollama. Scale technical documentation by buil
Check more stories related to tech-stories at: https://hackernoon.com/c/tech-stories. You can also check exclusive content about #ai-data-extraction, #ollama, #llms, #cocoindex, #pdf-documentation, #extraction-pipeline, #python, #cocoinsight, and more.
This story was written by: @badmonster0. Learn more about this writer by checking @badmonster0's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
We’ll demonstrate an end-to-end data extraction pipeline engineered for maximum automation, reproducibility, and technical rigor. Our goal is to transform unstructured PDF documentation into precise, structured, and queryable tables. We use the open-source [CocoIndex framework] and state-of-the-art LLMs (like Meta’s Llama 3) managed locally by Ollama.
395 епізодів
Поширити
