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How to use OpenAI for PDF

Curtis Chau
Curtis Chau
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OpenAI 是一個人工智慧研究實驗室，由營利性公司 OpenAI LP 和其非營利母公司 OpenAI Inc 組成。成立的目的是為促進數位智能的發展，以造福全人類。 OpenAI 在人工智慧 (AI) 的各個領域進行研究，目標是開發安全、有益且可獲得的 AI 技術。

IronPdf.Extensions.AI NuGet 套件現在支持 PDF 增強功能：摘要、查詢和記憶。 該套件利用了 Microsoft Semantic Kernel。

快速入門：使用 IronPDF 和 OpenAI 總結 PDFs

開始將 OpenAI 整合到您的 PDF 處理工作流程中，使用 IronPDF 和 C#。 這個簡單的例子展示了如何快速生成 PDF 文件的摘要。 只需幾行代碼，就能輕鬆利用 AI 增強您的 PDF 功能。

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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最小工作流程 (5 步驟)

  1. 下載 C# 庫以利用 OpenAI 運行 PDF
  2. 準備 Azure 端點和 OpenAI 的 API 密鑰
  3. 導入目標 PDF 文件
  4. 使用 Summarize 方法生成 PDF 的摘要
  5. 使用 Query 方法進行持續查詢


除了 IronPdf 套件，您還需要以下兩個套件：

總結 PDF 範例

要使用 OpenAI 功能，需要 Azure 端點和 API 密鑰。 參照下面的代碼範例配置語義內核。 導入 PDF 文件並利用 Summarize 方法生成 PDF 文件的摘要。 您可以從 OpenAI for PDF 總結範例 下載示例 PDF 文件。

請注意 注意：您可能會遇到 SKEXP0001、SKEXP0010 和 SKEXP0050 錯誤，因為語義內核方法是實驗性的。 將以下代碼添加到您的 .csproj 文件中以抑制這些錯誤：

<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

這是一個使用 C# 語義內核總結 PDF 的範例：

: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

輸出摘要

class="content-img-align-center">
class="center-image-wrapper"> 總結 PDF 文件

持續查詢範例

單次查詢可能不適合所有情況。 IronPdf.Extensions.AI 套件還提供一種查詢方法，允許用戶執行持續查詢。

: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

常見問題解答

如何使用 OpenAI 在 C# 中增強 PDF 文件？

要在 C# 中增強 PDF 文檔，可以使用 `IronPdf.Extensions.AI` NuGet 套件，該套件借助 OpenAI 實現了摘要和查詢等功能。這需要使用 Azure 終端和 API 金鑰進行 OpenAI 整合。

在 C# 中將 OpenAI 與 PDF 處理整合需要哪些條件？

要將 OpenAI 與 C# 中的 PDF 處理集成，您需要 `IronPdf` 和 `IronPdf.Extensions.AI` 套件、Microsoft Semantic Kernel、Azure 終結點和 API 金鑰。

如何使用 OpenAI 在 C# 中對 PDF 文件進行摘要？

您可以使用 `IronPdf.Extensions.AI` 套件中的 `Summarize` 方法對 PDF 文件進行摘要。匯入您的 PDF 文檔，並提供您的 Azure 終結點和 API 金鑰來應用此方法。

我能否使用 C# 中的 AI 對 PDF 檔案執行連續查詢？

是的，您可以使用 `IronPdf.Extensions.AI` 套件中的 `Query` 方法對 PDF 執行連續查詢，從而可以從 PDF 文件中動態提取資訊。

如何抑制 C# 專案中的實驗性錯誤警告？

若要抑制諸如 SKEXP0001、SKEXP0010 和 SKEXP0050 之類的實驗性錯誤警告，請將以下程式碼新增至您的 .csproj 檔案： <NoWarn>$(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050</NoWarn>

Microsoft Semantic Kenli 在 PDF 增強中扮演什麼角色？

Microsoft Semantic Kernel 用於設定和執行 PDF 文件上的 `Summarize` 和 `Query` 等方法，並透過 `IronPdf.Extensions.AI` 套件啟用 OpenAI 功能。

使用 OpenAI 進行 PDF 摘要生成有哪些好處？

使用 OpenAI 進行 PDF 摘要生成，可以針對大型文件生成簡潔的摘要，從而更輕鬆地快速提取關鍵資訊。這是透過 `IronPdf.Extensions.AI` 套件中的 `Summarize` 方法實現的。

使用 OpenAI 擴充功能時，IronPDF 是否相容於 .NET 10？

是的－IronPDF 完全相容於 .NET 10，`IronPdf.Extensions.AI` 套件無需特殊配置即可在 .NET 10 專案中運行。該程式庫支援 .NET 10 中引入的最新運行時改進和語言特性。

Curtis Chau
Curtis Chau
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技術作家

Curtis Chau 擁有卡爾頓大學計算機科學學士學位，專注於前端開發，擅長於 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。Curtis 熱衷於創建直觀且美觀的用戶界面，喜歡使用現代框架並打造結構良好、視覺吸引人的手冊。

除了開發之外，Curtis 對物聯網 (IoT) 有著濃厚的興趣，探索將硬體和軟體結合的創新方式。在閒暇時間，他喜愛遊戲並構建 Discord 機器人，結合科技與創意的樂趣。

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