How to use OpenAI for PDF

Mis à jour:juillet 27, 2025

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OpenAI est un laboratoire de recherche en intelligence artificielle, composé de la société à but lucratif OpenAI LP et de son entreprise mère à but non lucratif, OpenAI Inc. Il a été fondé dans le but de faire progresser l'intelligence numérique de manière à bénéficier à l'humanité dans son ensemble. OpenAI mène des recherches dans divers domaines de l'intelligence artificielle (IA) et vise à développer des technologies d'IA qui sont sûres, bénéfiques et accessibles.

Le package NuGet IronPdf.Extensions.AI permet désormais l'amélioration de PDF par OpenAI : synthèse, requête et mémorisation. Le package utilise Microsoft Semantic Kernel.

Démarrage rapide : Résumer des PDF avec IronPDF et OpenAI

Commencez à intégrer OpenAI dans votre flux de travail de traitement PDF en utilisant IronPDF en C#. Cet exemple simple montre comment générer rapidement un résumé d'un document PDF. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez utiliser l'IA pour améliorer vos capacités PDF sans effort.

Install IronPDF with NuGet Package Manager

PM > Install-Package IronPdf

Copy and run this code snippet.

// Install-Package IronPdf.Extensions.AI
await IronPdf.AI.PdfAIEngine.Summarize("input.pdf", "summary.txt", azureEndpoint, azureApiKey);

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Flux de travail minimal (5 étapes)

Téléchargez la bibliothèque C# pour utiliser OpenAI pour PDF
Préparez le point de terminaison Azure et la clé API pour OpenAI
Importez le document PDF cible
Utilisez la méthode Summarize pour générer un résumé du PDF
Utilisez la méthode Query pour des requêtes continues

En plus du package IronPdf, vous aurez également besoin des deux packages suivants :

Exemple de résumé PDF

Pour utiliser la fonctionnalité OpenAI, un point de terminaison Azure et une clé API sont nécessaires. Configurer le Semantic Kernel selon l'exemple de code ci-dessous. Importez le document PDF et utilisez la méthode Summarize pour générer un résumé du document PDF. Vous pouvez télécharger le fichier PDF d'exemple à partir de l'Exemple de résumé PDF par OpenAI.

Veuillez noter Note : Vous pourriez rencontrer les erreurs SKEXP0001, SKEXP0010 et SKEXP0050 car les méthodes Semantic Kernel sont expérimentales. Ajoutez le code suivant à votre fichier .csproj pour supprimer ces erreurs :

<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>

XML

Voici un exemple de comment vous pouvez résumer un PDF en utilisant le 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");

Imports Microsoft.VisualBasic
Imports IronPdf
Imports IronPdf.AI
Imports Microsoft.SemanticKernel
Imports Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI
Imports Microsoft.SemanticKernel.Memory
Imports System
Imports System.Threading.Tasks

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

' Setup Memory
Private memory_builder = (New MemoryBuilder()).WithMemoryStore(New VolatileMemoryStore()).WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
Private memory = memory_builder.Build()

' Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory)

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

' Import PDF document
Dim pdf As PdfDocument = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf")

' Summarize the document
Console.WriteLine("Please wait while I summarize the document...")
Dim summary As String = Await pdf.Summarize() ' optionally pass AI instance or use AI instance directly
Console.WriteLine($"Document summary: {summary}" & vbLf & vbLf)

$vbLabelText $csharpLabel

Résumé de sortie

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Exemple de requête continue

Une seule requête peut ne pas convenir à tous les scénarios. Le package IronPdf.Extensions.AI propose également une méthode de requête qui permet aux utilisateurs d'effectuer des requêtes continues.

:path=/static-assets/pdf/content-code-examples/how-to/openai-query.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");

// Continuous query
while (true)
{
    Console.Write("User Input: ");
    var response = await pdf.Query(Console.ReadLine());
    Console.WriteLine($"\n{response}");
}

Imports Microsoft.VisualBasic
Imports IronPdf
Imports IronPdf.AI
Imports Microsoft.SemanticKernel
Imports Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI
Imports Microsoft.SemanticKernel.Memory
Imports System
Imports System.Threading.Tasks

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

' Setup Memory
Private memory_builder = (New MemoryBuilder()).WithMemoryStore(New VolatileMemoryStore()).WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
Private memory = memory_builder.Build()

' Initialize IronAI
IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory)

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

' Import PDF document
Dim pdf As PdfDocument = PdfDocument.FromFile("wikipedia.pdf")

' Continuous query
Do
	Console.Write("User Input: ")
	Dim response = Await pdf.Query(Console.ReadLine())
	Console.WriteLine($vbLf & "{response}")
Loop

$vbLabelText $csharpLabel

Questions Fréquemment Posées

Comment puis-je utiliser OpenAI pour améliorer les documents PDF en C# ?

Pour améliorer les documents PDF en C#, vous pouvez utiliser le package NuGet `IronPdf.Extensions.AI`, qui permet des fonctionnalités comme la synthèse et l'interrogation avec l'aide d'OpenAI. Cela implique d'utiliser un point de terminaison Azure et une clé API pour l'intégration d'OpenAI.

Qu'est-ce qui est nécessaire pour intégrer OpenAI avec le traitement des PDF en C# ?

Pour intégrer OpenAI avec le traitement des PDF en C#, vous avez besoin des packages `IronPdf` et `IronPdf.Extensions.AI`, Microsoft Semantic Kernel, d'un point de terminaison Azure et d'une clé API.

Comment résumer un document PDF en utilisant OpenAI en C# ?

Vous pouvez résumer un document PDF en utilisant la méthode `Summarize` du package `IronPdf.Extensions.AI`. Importez votre document PDF et appliquez cette méthode en fournissant votre point de terminaison Azure et votre clé API.

Puis-je effectuer des requêtes continues sur un PDF en utilisant l'IA en C# ?

Oui, vous pouvez effectuer des requêtes continues sur un PDF en utilisant la méthode `Query` du package `IronPdf.Extensions.AI`, ce qui permet une extraction d'informations dynamique à partir des documents PDF.

Comment supprimer les avertissements d'erreurs expérimentales dans mon projet C# ?

Pour supprimer les avertissements d'erreurs expérimentales tels que SKEXP0001, SKEXP0010 et SKEXP0050, ajoutez le code suivant à votre fichier .csproj : <NoWarn>$(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050</NoWarn>.

Quel rôle joue Microsoft Semantic Kernel dans l'amélioration des PDFs ?

Microsoft Semantic Kernel est utilisé pour configurer et exécuter des méthodes comme `Summarize` et `Query` sur les documents PDF, permettant les fonctionnalités d'OpenAI via le package `IronPdf.Extensions.AI`.

Quels sont les avantages d'utiliser OpenAI pour la synthèse de PDF ?

Utiliser OpenAI pour la synthèse de PDF fournit des résumés concis de grands documents, facilitant l'extraction rapide d'informations clés. Ceci est réalisé en utilisant la méthode `Summarize` du package `IronPdf.Extensions.AI`.

IronPDF est-il compatible avec .NET 10 lors de l'utilisation des extensions OpenAI ?

Oui, IronPDF est entièrement compatible avec .NET 10 et le package `IronPdf.Extensions.AI` fonctionne dans les projets .NET 10 sans configuration particulière. La bibliothèque prend en charge les dernières améliorations d'exécution et les nouvelles fonctionnalités du langage introduites dans .NET 10.

Curtis Chau

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Rédacteur technique

Curtis Chau détient un baccalauréat en informatique (Université de Carleton) et se spécialise dans le développement front-end avec expertise en Node.js, TypeScript, JavaScript et React. Passionné par la création d'interfaces utilisateur intuitives et esthétiquement plaisantes, Curtis aime travailler avec des frameworks modernes ...

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