PDF文档阅读助手

一个智能的PDF文档分析系统，支持文档分析、章节摘要和智能问答功能。

功能特点

• 📄 智能文档分析: 自动提取PDF目录结构、标题、关键词和摘要
• 🔍 多种提取方式: 优先使用PyMuPDF提取PDF书签，回退到LLM分析
• 💬 章节问答: 基于章节内容的智能问答系统
• 📝 章节摘要: 自动生成章节详细摘要
• 💰 智能节省成本: 优先使用免费的GitHub Models，超限时自动切换到Azure OpenAI
• 🚀 高性能缓存: 内存缓存机制，避免重复计算
• 📊 Token统计: 实时显示token消耗和成本分析

环境配置

必需的环境变量

在项目根目录创建 .env 文件，添加以下配置：

# GitHub Models (免费，优先使用)
GITHUB_TOKEN=ghp_your_github_token_here

# Azure OpenAI Service (备用)
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_openai_api_key
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-12-01-preview
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o-mini

获取GitHub Token

1. 访问 GitHub Settings > Developer settings > Personal access tokens
2. 点击 "Generate new token (classic)"
3. 选择适当的权限范围（通常只需要基础权限）
4. 复制生成的token到 .env 文件中

获取Azure OpenAI配置

1. 在Azure Portal中创建OpenAI资源
2. 获取API密钥和终结点URL
3. 部署gpt-4o-mini模型
4. 将配置信息添加到 .env 文件

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行应用

python app.py

应用将在 http://localhost:8000 启动。

使用说明

1. 上传PDF: 选择PDF文件并点击"上传并分析"
2. 查看信息: 系统会自动提取文档信息、关键词和摘要
3. 浏览目录: 点击目录项目查看章节内容
4. 获取摘要: 自动生成章节摘要
5. 智能问答: 在章节页面输入问题获取AI回答

技术特点

智能LLM切换

• 优先使用GitHub Models (免费，8000 token限制)
• 自动检测token数量，超限时切换到Azure OpenAI
• 失败时自动降级到备用服务

高效PDF处理

• 优先使用PyMuPDF提取PDF书签 (推荐，几乎无token消耗)
• 支持自动页面分割
• 失败时回退到LLM分析

智能缓存

• 内存缓存避免重复分析
• MD5键值确保缓存准确性
• 支持章节内容和分析结果缓存

成本优化

通过多层优化策略，大幅降低token消耗：

1. PDF书签提取: 相比LLM分析节省90%+ token
2. GitHub Models优先: 免费服务优先使用
3. 智能缓存: 避免重复计算，节省80%+ token
4. 章节级处理: 按需加载，避免全文分析

依赖库

• FastAPI: Web框架
• PyMuPDF: PDF处理
• OpenAI: LLM服务客户端
• tiktoken: Token计算
• Bootstrap: 前端UI框架

许可证

MIT License