Büyük miktarda PDF, rapor, sözleşme, dava dosyası, kılavuzlarla ilgilenen organizasyonlar, neyin önemli olduğunu bulmak için belgeleri okumakta önemli ölçüde zaman harcarlar. İki yapay zeka yeteneği bu iş yükünü değiştirir: bir belgeyi okumadan tasnif etmeyi sağlayan tek-atımlık bir özet ve içeriği hakkında doğal dil sorularına cevap veren bir sohbet sorgusu. IronPDF, Microsoft Semantic Kernel üzerine kurulu ve Azure OpenAI tarafından desteklenen AI uzantısı aracılığıyla her iki özelliği bir .NET uygulamasına ekler.

İş Problemi

Destek temsilcisinin, ürün belgeleri arasında gömülü bir yanıt bulması gerekir. Bir analist, 60 sayfalık bir rapordan önemli rakamları ister. Hukuki bir gözden geçiren, uzun sözleşmelerdeki belirli bir maddeyi kontrol etmelidir. Her belgeyi baştan sona okumak ölçeklenebilir bir çözüm değildir. Hedef, girişte özetlemek ve insanların sade bir dille sorular sormasına izin vermektir.

Çözüm

IronPdf.Extensions.AI paketi, hızlı özetler için Summarize ve sürekli, bağlama duyarlı sorgulama için Query ekler. Azure uç noktası ve bir bellek deposu ile Semantic Kernel yapılandırıldıktan sonra, bir belgeyi özetlemek bir çağrı alır.

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;

var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

var memory = new MemoryBuilder()
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .Build();

IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("report.pdf");
string summary = await pdf.Summarize();

using IronPdf;
using IronPdf.AI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;

var builder = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .AddAzureOpenAIChatCompletion("oaichat", azureEndpoint, apiKey);
var kernel = builder.Build();

var memory = new MemoryBuilder()
    .WithMemoryStore(new VolatileMemoryStore())
    .WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration("oaiembed", azureEndpoint, apiKey)
    .Build();

IronDocumentAI.Initialize(kernel, memory);

PdfDocument pdf = PdfDocument.FromFile("report.pdf");
string summary = await pdf.Summarize();

Query metodu, takip soruları arasında sohbet bağlamını tutar, bu bir belge sohbet botu, dahili bir bilgi tabanı veya araştırma aracı için temel oluşturur. OCR ile eşleştirildiğinde, özetleme taranmış belgeler, karmaşık çok sütunlu düzenler ve resimlerle tablolar içeren dosyalar üzerinde de çalışır.

Planlanması Gereken Noktalar

Bu özellik, dönüşüm kılavuzlarından daha fazla ayarlama gerektirir, bu nedenle birkaç önkoşul önemlidir:

• Üç paket: IronPdf, IronPdf.Extensions.AI ve Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory. Bellek eklentisi, sürekli sorgulamayı güçlendirir.
• Azure OpenAI altyapısı: Belgelenmiş yol, Azure OpenAI Service erişimine sahip bir Azure aboneliği gerektirir, bir uç nokta ve anahtarla yapılandırılmıştır.
• Veri işleme: Uzantı, belge metnini ayıklar ve Azure OpenAI uç noktasına gönderir, böylece gizli içerik yerel ortamdan çıkar. Bu durumu düzenlenmiş iş akışlarında dikkate alın.
• Ortamına göre bellek deposu: VolatileMemoryStore geliştirme için uygundur, Chroma, Azure Cognitive Search veya Qdrant ise üretim kalıcılığı için uygundur.
• Deneysel API'ler: Semantic Kernel, SKEXP derleme uyarıları yükseltir, csproj içindeki NoWarn girişi ile bastırılır.

Sonuç

Az miktarda ayarlama ile, ekipler yoğun PDF'leri personel ve kullanıcıların saniyeler içinde sorgulayabileceği bir hale getirerek .NET uygulamalarına otomatik özetler ve bir belgenizde sohbet etme arayüzü ekler. Tam yapılandırma detayları OpenAI for PDF rehberinde bulunmaktadır.