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Jev Information Extraction
找出与问题最相关的 PDF 原文片段。
Jev 决定什么
本页哪个提取出的文本块最能回答问题。
Jev Information Extraction 用 Jev 对 PDF 文本块排序，并在原始页面标出入选片段。
CHOICE
- Jev 的职责
- 把 PDF 原文片段排序为问题的候选答案。
- 输入
- 问题、页面文字和本页提取出的文本块。
- 输出
- 映射回 PDF 原文位置的 Choice 概率。
- 决策频率
- 每个待评估页面调用一次，并批量处理该页问题。
- 兜底方式
- 界面保留提取原文供核对；扫描页需要已有文字层。
运行方式
输入
问题、页面文字和本页提取出的文本块。
Jev
CHOICE
输出
映射回 PDF 原文位置的 Choice 概率。
项目概览
后端提取 PDF 文字及位置。对于每个问题和页面，它让 Jev 从本页文本块中进行 Choice 选择，再展示排名最高的原文、备选片段、概率和页面上的标框。工具不归一化字段、不拼接跨块数值、不对扫描页做 OCR，也没有测量提取准确率。上传文档留在服务端进程内存中；README 将其定位为演示，而非私密的多用户文档服务。
- 开发语言
- Python
- 作者
- abhishekmamdapure
来源核对于 2026年9月26日
信息来源
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在更完整的 AI 可见度平台中，用 Jev 完成品牌语气和列表位置两项窄判断。
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语气为正面、中性或负面，以及列表位置一到十或没有位置。
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Jev 决定什么
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作者自报 · 已核对来源0.0002 USD
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Jev 决定什么
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