ChatGPT를 사용하여 .NET에서 AI 지원 PDF 작업 흐름을 구축하는 방법
ChatGPT를 사용하여 .NET에서 AI 지원 PDF 작업 흐름을 구축하는 방법
C#/.NET에서 완전하고 확장 가능한 PDF 자동화 파이프라인을 설계하고 구현하는 방법을 배우십시오.CateGPT에 의해 공급되는 추출, 분석 및 문서 업데이트를 위한 Aspose.PDF 플러그인을 결합합니다.솔루션 아키텍처, 개발자 및 강력하고 기업용 AI PDF 작업 흐름을 찾는 모든 사람들에게 이상적입니다.
Workflow Architecture에 대한 리뷰 보기
- ** 입력:** PDF ( 업로드, 스캔 또는 생성)
- ** 추출:** Aspose.PDF.Plugin을 사용하여 원료 텍스트 또는 테이블을 제거합니다.
- AI 분석: Q&A, 요약, 인식을 위해 ChatGPT에 추출된 콘텐츠를 보내기
- 포스트 처리: 필요에 따라 청소/프로세스 AI 출력
- PDF 출력: AI에 의해 생성 된 결과, 메모 또는 인식을 새 PDF 파일로 다시 작성합니다.
- (선택): 플러그인으로 필요한 경우 배치, 합병 또는 분할 문서
모든 구성 요소 설정
- **NuGet을 통해 Aspose.PDF.Plugin을 설치하고 라이센스를 얻으십시오.
- AI 기반 분석을 위한 OpenAI/ChatGPT API 인증서 설정
- ** 파일 I/O, 로그 및 오류 추적을 위한 준비 환경**
샘플 파이프 라인 코드 (C#)
using Aspose.Pdf.Plugins;
// 1. Extract text from the PDF
global::System.String inputPath = @"C:\Docs\input.pdf";
var extractor = new TextExtractor();
var textOptions = new TextExtractorOptions();
textOptions.AddInput(new FileDataSource(inputPath));
var extractionResult = extractor.Process(textOptions);
string extractedText = extractionResult.ResultCollection[0].ToString();
// 2. Send to ChatGPT (pseudo-code, insert your actual OpenAI client logic)
string aiPrompt = $"Summarize the key points and list all next steps from this PDF:\n{extractedText}";
string aiResponse = /* ChatGPT API call */;
// 3. Add AI response as annotation in PDF
var editor = new FormEditor();
var addOptions = new FormEditorAddOptions(/* set up annotation or text field with aiResponse */);
addOptions.AddInput(new FileDataSource(inputPath));
addOptions.AddOutput(new FileDataSource(@"C:\Docs\output-annotated.pdf"));
editor.Process(addOptions);
고급 시나리오: 멀티 파일 또는 배치 문서 자동화를위한 파이프 라인 단계로 Merger/Splitter/Optimizer 플러그인을 사용하십시오.
오류 및 예외 처리
- 항상 처리하기 전에 PDF의 유효성과 읽기 가능성을 확인합니다.
- 다시 통합하기 전에 준수 또는 민감한 데이터에 대한 AI 출력 확인
- 각 파이프 라인 단계를 시도/수정 블록에 삽입하고 검토 트랙을 위해 로그링을 사용하십시오.
- 배치 처리 : 대규모 일자리에 대한 리트리 논리 및 진행 모니터링을 사용하십시오.
자주 묻는 질문들
**Q: 이 작업 흐름은 프리미엄에 배포될 수 있습니까, 아니면 클라우드에만 배치되나요?**A: 예! Aspose.PDF.Plugin 및 전체 파이프 라인은 .NET 환경에서 완전히 프리미엄을 실행할 수 있습니다. AI (ChatGPT)를 위해서는 OpenAI의 클라우드 또는 필요한 경우 호환되는 지역/개인 LLM 엔드 포인트를 사용할 수 있다.
Q : 민감한 데이터를 어떻게 처리합니까?**A: 언제나 AI API에 보내기 전에 기밀 콘텐츠를 작성하거나 미리 필터하십시오.On-premises-only 요구 사항은 지역 언어 모델을 탐색하거나 각각 파이프 라인 단계를 제한합니다.
Pro 팁: 작업 흐름을 모듈화하여 다른 자동화 시나리오를 해결하기 위해 단계를 교환할 수 있습니다 (예 : Optimizer, Table Generator 또는 Form Exporter를 사용하여).