Cómo utilizar OpenAI para PDF en C# con IronPDF

¿Cómo resumo archivos PDF con OpenAI?

Para utilizar las funciones de OpenAI, configure el Semantic Kernel con su Azure Endpoint y API Key. Importe el documento PDF y utilice el método Summarize para generar resúmenes.

La función de resumen funciona con varios tipos de PDF:

• Documentos escaneados (en combinación con OCR)
• Diseños complejos con varias columnas
• Documentos con imágenes y tablas

IronPDF extrae el contenido del texto y lo procesa mediante el modelo de IA. Para diferentes formatos, consulte convertir DOCX a PDF o convertir Markdown a PDF.

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
  <PropertyGroup>
    <NoWarn>$(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050</NoWarn>
  </PropertyGroup>
</Project>

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
  <PropertyGroup>
    <NoWarn>$(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050</NoWarn>
  </PropertyGroup>
</Project>

A continuación se explica cómo resumir un PDF utilizando Semantic Kernel en C#:

:path=/static-assets/pdf/content-code-examples/how-to/openai-summarize.cs

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using System;
using System.Threading.Tasks;

// Setup OpenAI
var azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>";
var apiKey = "<<enter your azure API key here>>";
var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

// Setup Memory
var memory_builder = new MemoryBuilder()
    // optionally use new ChromaMemoryStore("http://127.0.0.1:8000") (see https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/dotnet/notebooks/09-memory-with-chroma.ipynb)
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey);
var memory = memory_builder.Build();

// Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here";

// Import PDF document
PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf");

// Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...");
string summary = await pdf.Summarize(); // optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}\n\n");

El código inicializa tanto el Semantic Kernel como el almacén de memoria. Los almacenes de memoria mantienen el contexto durante las consultas continuas. Elija entre:

• VolatileMemoryStore: almacenamiento en memoria para desarrollo y pruebas
• ChromaMemoryStore: Base de datos vectorial persistente para producción
• Otros almacenes: Azure Cognitive Search, Qdrant, y más

Para la producción, implemente la gestión de errores y registro personalizado para realizar un seguimiento de las operaciones de IA. Explore async y multithreading para procesar varios documentos simultáneamente.

¿Qué aspecto tiene el resultado resumido?

El resumen proporciona una visión general concisa del documento, extrayendo los temas principales, los hechos importantes y los detalles relevantes. El modelo de IA identifica y prioriza el contenido significativo, lo que permite una comprensión rápida de documentos extensos.

¿Cómo puedo consultar archivos PDF de forma continua?

Las consultas únicas no se adaptan a todos los escenarios. El paquete IronPdf.Extensions.AI ofrece un método Query para realizar consultas continuas. Construir interfaces conversacionales, herramientas de investigación o aplicaciones de análisis de documentos en las que los usuarios formulen varias preguntas sobre el mismo documento.

La consulta continua mantiene el contexto de la conversación, permitiendo preguntas de seguimiento y aclaraciones. Ideal para:

• Documentación de referencia de los sistemas de atención al cliente
• Análisis de documentos jurídicos que requieran la interpretación de cláusulas
• Aplicaciones educativas para el estudio de materiales complejos
• Herramientas de investigación que extraen información específica

Para mejorar el procesamiento, considere extraer texto e imágenes por separado o implementar compresión de PDF para optimizar documentos grandes antes del procesamiento de AI.

:path=/static-assets/pdf/content-code-examples/how-to/openai-summarize.cs

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using System;
using System.Threading.Tasks;

// Setup OpenAI
var azureEndpoint = "<<enter your azure endpoint here>>";
var apiKey = "<<enter your azure API key here>>";
var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

// Setup Memory
var memory_builder = new MemoryBuilder()
    // optionally use new ChromaMemoryStore("http://127.0.0.1:8000") (see https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/dotnet/notebooks/09-memory-with-chroma.ipynb)
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey);
var memory = memory_builder.Build();

// Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

License.LicenseKey = "<<enter your IronPdf license key here";

// Import PDF document
PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf");

// Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...");
string summary = await pdf.Summarize(); // optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}\n\n");

El sistema de consulta continua utiliza incrustaciones para comprender la semántica de las preguntas y ofrecer respuestas precisas y contextuales. Cada consulta se procesa a partir del contenido del documento, y la IA mantiene el historial de la conversación para ofrecer respuestas cada vez más relevantes.

Para obtener un rendimiento óptimo con documentos de gran tamaño o usuarios simultáneos, implemente estrategias de almacenamiento en caché y explore las técnicas de optimización del rendimiento de IronPDF. Tenga en cuenta la limitación de velocidad y la correcta gestión de claves de licencia para los despliegues de producción.

Cuando maneje documentos sensibles, aplique las medidas de seguridad adecuadas. IronPDF ofrece varias opciones de seguridad y cifrado para proteger los PDF antes y después del procesamiento de AI.