How to use OpenAI for PDF

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OpenAI ist ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz, bestehend aus der gewinnorientierten OpenAI LP und ihrer gemeinnützigen Muttergesellschaft OpenAI Inc. Es wurde mit dem Ziel gegründet, digitale Intelligenz auf eine Weise voranzutreiben, die der gesamten Menschheit zugutekommt. OpenAI führt Forschung in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI) durch und zielt darauf ab, KI-Technologien zu entwickeln, die sicher, nützlich und zugänglich sind.

Das IronPdf.Extensions.AI NuGet-Paket ermöglicht jetzt OpenAI zur PDF-Verbesserung: Zusammenfassung, Abfrage und Memorierung. Das Paket nutzt Microsoft Semantic Kernel.

Kurzanleitung: PDFs mit IronPDF und OpenAI zusammenfassen

Beginnen Sie mit der Integration von OpenAI in Ihren PDF-Verarbeitungs-Workflow mit IronPDF in C#. Dieses einfache Beispiel zeigt, wie man schnell eine Zusammenfassung eines PDF-Dokuments erstellt. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie KI nutzen, um Ihre PDF-Funktionen mühelos zu erweitern.

Nuget IconGet started making PDFs with NuGet now:

  1. Install IronPDF with NuGet Package Manager

    PM > Install-Package IronPdf

  2. Copy and run this code snippet.

    // Install-Package IronPdf.Extensions.AI
    await IronPdf.AI.PdfAIEngine.Summarize("input.pdf", "summary.txt", azureEndpoint, azureApiKey);
  3. Deploy to test on your live environment

    Start using IronPDF in your project today with a free trial
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Minimaler Workflow (5 Schritte)

  1. Laden Sie die C#-Bibliothek herunter, um OpenAI für PDF zu nutzen
  2. Bereiten Sie den Azure-Endpunkt und den API-Schlüssel für OpenAI vor
  3. Importieren Sie das Ziel-PDF-Dokument
  4. Verwenden Sie die Summarize-Methode, um eine Zusammenfassung des PDFs zu erstellen
  5. Verwenden Sie die Query-Methode für kontinuierliche Abfragen

Neben dem [IronPdf](https://www.nuget.org/packages/IronPdf)-Paket benötigen Sie auch die folgenden zwei Pakete: - [IronPdf.Extensions.AI](https://www.nuget.org/packages/IronPdf.Extensions.AI) - [Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory](https://www.nuget.org/packages/Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory) ## Zusammenfassungs-PDF-Beispiel Um die OpenAI-Funktion zu verwenden, werden ein Azure-Endpunkt und ein API-Schlüssel benötigt. Konfigurieren Sie das Semantic Kernel entsprechend dem unten stehenden Codebeispiel. Importieren Sie das PDF-Dokument und nutzen Sie die `Summarize`-Methode, um eine Zusammenfassung des PDF-Dokuments zu erstellen. Sie können das Beispiel-PDF von der [OpenAI für PDF-Zusammenfassung Beispiel](https://ironsoftware.com/csharp/examples/openai-pdf-summarization/) herunterladen.
Hinweis: Hinweis: Sie können auf die Fehler SKEXP0001, SKEXP0010 und SKEXP0050 stoßen, da die Methoden des Semantic Kernel experimentell sind. Fügen Sie den folgenden Code in Ihre .csproj-Datei ein, um diese Fehler zu unterdrücken: ```xml $(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050 ```
Hier ist ein Beispiel, wie Sie ein PDF mithilfe von Semantic Kernel in C# zusammenfassen können: ```csharp :path=/static-assets/pdf/content-code-examples/how-to/openai-summarize.cs ``` ### Ausgabezusammenfassung
class="content-img-align-center">
class="center-image-wrapper"> PDF-Dokument zusammenfassen
## Beispiel für kontinuierliche Abfrage Eine einzelne Abfrage ist möglicherweise nicht für alle Szenarien geeignet. Das [`IronPdf.Extensions.AI`](https://www.nuget.org/packages/IronPdf.Extensions.AI)-Paket bietet auch eine Abfragemethode, die es Benutzern ermöglicht, kontinuierliche Abfragen durchzuführen. ```csharp :path=/static-assets/pdf/content-code-examples/how-to/openai-query.cs ```

Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich OpenAI verwenden, um PDF-Dokumente in C# zu verbessern?

Um PDF-Dokumente in C# zu verbessern, können Sie das `IronPdf.Extensions.AI` NuGet-Paket verwenden, das Funktionen wie Zusammenfassung und Abfragen mit der Hilfe von OpenAI ermöglicht. Dies beinhaltet die Nutzung eines Azure-Endpunkts und eines API-Schlüssels für die OpenAI-Integration.

Was wird benötigt, um OpenAI mit der PDF-Verarbeitung in C# zu integrieren?

Um OpenAI mit der PDF-Verarbeitung in C# zu integrieren, benötigen Sie die Pakete `IronPdf` und `IronPdf.Extensions.AI`, den Microsoft Semantic Kernel, einen Azure-Endpunkt und einen API-Schlüssel.

Wie fasse ich ein PDF-Dokument mit OpenAI in C# zusammen?

Sie können ein PDF-Dokument mit der `Summarize`-Methode aus dem `IronPdf.Extensions.AI`-Paket zusammenfassen. Importieren Sie Ihr PDF-Dokument und wenden Sie diese Methode an, indem Sie Ihren Azure-Endpunkt und API-Schlüssel bereitstellen.

Kann ich kontinuierliche Abfragen auf einem PDF mit AI in C# ausführen?

Ja, Sie können kontinuierliche Abfragen auf einem PDF mit der `Query`-Methode aus dem `IronPdf.Extensions.AI`-Paket ausführen, die eine dynamische Informationsgewinnung aus PDF-Dokumenten ermöglicht.

Wie unterdrücke ich experimentelle Fehlermeldungen in meinem C#-Projekt?

Um experimentelle Fehlermeldungen wie SKEXP0001, SKEXP0010 und SKEXP0050 zu unterdrücken, fügen Sie den folgenden Code in Ihre .csproj-Datei ein: <NoWarn>$(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050</NoWarn>.

Welche Rolle spielt der Microsoft Semantic Kernel bei der PDF-Verbesserung?

Der Microsoft Semantic Kernel wird verwendet, um Methoden wie `Summarize` und `Query` auf PDF-Dokumenten zu konfigurieren und auszuführen, wodurch OpenAI-Funktionen durch das `IronPdf.Extensions.AI`-Paket ermöglicht werden.

Welche Vorteile bietet die Nutzung von OpenAI für die PDF-Zusammenfassung?

Die Nutzung von OpenAI für die PDF-Zusammenfassung liefert prägnante Zusammenfassungen großer Dokumente, was es erleichtert, schnell wichtige Informationen zu extrahieren. Dies wird durch die `Summarize`-Methode aus dem `IronPdf.Extensions.AI`-Paket erreicht.

Ist IronPDF mit .NET 10 kompatibel, wenn OpenAI-Erweiterungen verwendet werden?

Ja – IronPDF ist vollständig mit .NET 10 kompatibel, und das Paket `IronPdf.Extensions.AI` funktioniert in .NET-10-Projekten ohne spezielle Konfiguration. Die Bibliothek unterstützt die neuesten Laufzeitverbesserungen und Sprachfunktionen von .NET 10.

Curtis Chau
Technischer Autor

Curtis Chau hat einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der Carleton University und ist spezialisiert auf Frontend-Entwicklung mit Expertise in Node.js, TypeScript, JavaScript und React. Leidenschaftlich widmet er sich der Erstellung intuitiver und ästhetisch ansprechender Benutzerschnittstellen und arbeitet gerne mit modernen Frameworks sowie der Erstellung gut strukturierter, optisch ansprechender ...

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