Парсер PDF-книг (текст + изображения)

Добрый день! Готов выполнить вашу задачу за умеренную цену в обмен на хорошую оценку работы.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.
Для задачи с трехколоночной версткой и извлечением блоков текста вместе с картинками можно написать кастомный координатный парсер, но как более надежную альтернативу предлагаю рассмотреть специализированные API вроде AWS Textract или Google Document AI. Они нативно распознают сложный многоколоночный лейаут и отдают готовую структуру, что значительно снизит количество ошибок перед отправкой текста на проверку.

Всю серверную логику с маршрутизацией, валидацией через Claude API в три попытки и сохранением результатов реализую на Node.js с Typescript. Интерфейс администратора для управления очередью книг, вывода статистики и просмотра логов по проблемным разделам соберем на Next.js.

В личных сообщениях покажу примеры скриптов извлечения данных из документов со сложной структурой и интеграции с LLM API. Буду рад изучить расширенное техническое задание.

Здравствуйте,
У меня есть опыт работы с библиотекой Tesseract и с блоками в частности. Реализую сервер с функционалом на Node.js/Python/Go (в зависимости от ваших предпочтений), фронт-энд на Vue или React. С LLM тоже работал, могу сделать универсальный интерфейс для замены агентов по необходимости.

Буду рад сотрудничеству!

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте, у меня есть опыт в создании систем и сервисов для парсинга данных. Готов быстро и качественно разработать для вас парсер с учетом всех требований. Предлагаю обсудить детали в личных сообщениях.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день!

Задача понятна. Есть релевантный опыт: разрабатывал систему автоматической загрузки и обработки PDF-счетов через API (проект есть на GitHub). Система включала GUI-интерфейс, выбор диапазона дат, автозагрузку и автообработку файлов.

По вашему проекту реализую:
PDF парсинг с работой по координатам блоков (pymupdf/pdfplumber) для корректного чтения трёхколоночной вёрстки
Pроверка качества через Claude API с автоперепарсингом
Celery + Redis для очереди задач (30 000 страниц — нужна стабильная очередь)
Админпанель с дашбордом и логами
… PostgreSQL для хранения разделов + PNG
https://github.com/NazarShubeliak
Готов к обсуждению детального ТЗ.

Понимаю задачу по разработке надежного решения для парсинга PDF-руководств по ремонту автомобилей, с извлечением текста и изображений из большого объема типографских источников. Имею глубокий опыт создания сложных систем для извлечения структурированных данных из неструктурированных источников, включая техническую документацию и масштабные библиотеки документов. Для такого объема и специфики данных критична архитектура, обеспечивающая точность извлечения, обработку ошибок и дальнейшее масштабирование для аналитики или отображения. Уточните, пожалуйста, какова конечная цель использования извлеченных данных: для формирования поисковой базы, интерактивной документации или чего-то еще? Буду рад обсудить это детально, чтобы предложить оптимальное решение и оценить сроки с бюджетом.

Здравствуйте! Смогу реализовать. Напишите в личку, чтобы обсудить все детали. Буду рад сотрудничеству!

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте.

В вашем ТЗ ключевая сложность — не OCR, а корректная реконструкция структуры: 3-колоночная верстка + смешанный текст/изображения. Если читать PDF “как есть”, получите перемешанный текст и потерю логики разделов.

Я предлагаю другой подход:

1. Парсинг через координаты (layout-aware)
Разбиваю страницу на блоки → кластеризую колонки → восстанавливаю порядок чтения. Это убирает смешивание текста между колонками.

… 2. Привязка контента
Изображения и таблицы привязываются к ближайшим текстовым блокам (по координатам и контексту), чтобы в БД сохранялся связь, а не просто “набор файлов”.

3. Claude как quality gate, а не “костыль”
После парсинга каждый раздел проходит проверку:
— не слиплись ли колонки
— не нарушена ли логика текста
— нет ли разрывов
При ошибках — автоматический retry с другими параметрами.

4. Масштабирование под ваш объем
100 книг / ~30k страниц → делаю батчинг + очереди + логирование, чтобы система работала стабильно, а не падала на середине.

5. Админка, которая реально помогает
Покажу не просто “статус”, а проблемные места: какие страницы/разделы не прошли валидацию и почему.

Чтобы не тратить ваше время — предлагаю:
сделаю прототип на 1 книге (полный цикл: парсинг → Claude → структура в БД). Вы сразу увидите, соответствует ли это тому уровню качества, который вам нужен.

Если подходит — масштабируем без изменения архитектуры.

Готова начать сразу после получения примера PDF.

Показать оригинал

Перевести

Владимир, здравствуйте!

Отличная и нетривиальная задача. Парсинг многоколоночных PDF — это всегда боль, но ваш подход с валидацией смысловых разрывов через Claude API делает систему очень умной и отказоустойчивой.

Плюс, тема мануалов мне лично очень близка: сам обслуживаю свои автомобили (от ВАЗ 2105 до Mercedes), поэтому прекрасно понимаю специфику ремонтных руководств. Я сразу увижу на тестах, если парсер перепутает порядок сборки узла из соседних колонок.

Как я предлагаю технически реализовать пайплайн:

Парсер (Координаты): Использовать библиотеку PyMuPDF (fitz) или pdfplumber. Они позволяют вытягивать bounding boxes (точные координаты x,y). Мы напишем эвристику, которая будет читать блоки строго по колонкам (сверху-вниз, слева-направо), вырезать колонтитулы и отдельно сохранять PNG-схемы с привязкой к абзацу.
…
Claude API: Напишем скрипт-валидатор с системным промптом, который будет анализировать текст раздела на логическую связность. При ошибке — триггер на повторный проход с измененными параметрами отступов.

Веб-интерфейс: Чтобы сэкономить время и сделать удобный дашборд, подниму админку на Streamlit или FastAPI + Jinja2. Там будет удобная загрузка книг, логи ошибок от Claude и ручное управление зависшими разделами.

Готов посмотреть пару страниц ваших мануалов в качестве тестового образца и показать логику извлечения блоков. Жду расширенное ТЗ в личных сообщениях!

Здравствуйте! Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений

Добрый день.

Готов реализовать такую систему под ключ: парсинг PDF с координатным разбором многоколонной верстки, тематическая классификация разделов, сохранение в БД и веб-админка для управления очередью, логами и проблемными кейсами.

Используемый стек:

Backend: Python, FastAPI / Django, Celery, PostgreSQL
Интеграции: PyMuPDF / pdfplumber, Claude API, OCR pipeline
Frontend: Django Admin или отдельная web-admin панель
… Инфраструктура: Docker, Redis

Есть опыт работы с координатным извлечением текста из PDF, многоколонной версткой и интеграцией LLM API для валидации и классификации контента.

Готов ознакомиться с расширенным ТЗ и предоставить оценку по этапам, срокам и стоимости.

С уважением,
Андрий

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. Работаю с React/Node.js более 8 лет. Готов к сотрудничеству. Обращайтесь.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день!

Задача понятна. Проблему с многоколонной версткой решаю через координатное извлечение (PyMuPDF): алгоритм считывает X/Y координаты блоков и собирает текст с картинками строго вертикально внутри каждой зоны, а не слева направо. Валидация через Claude API — отличное решение.

Для управления всем конвейером подниму отдельный веб-сервер (FastAPI или Flask). Сделаю удобную админку в браузере, где вы сможете загружать новые PDF, видеть дашборд с логами Claude и разбирать отклоненные разделы.

Жду расширенное ТЗ, готов обсудить детали.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. Могу сделать ваш проект. Опыт есть. Пишите договоримся.

Добрый день Владимир. Есть опыт работы с парсерами pdf вытаскивают даже кривые сканы. Также есть опыт работы с api нейросетей и их интеграцией в боты. Если проект ещё актуален. Предлагаю обсудить детали сотрудничества.

Добрый день!

Готов разработать систему для парсинга и классификации разделов из ваших PDF-книг. Имею обширный опыт работы с координатным извлечением текста из PDF и многоколоночной вёрсткой, а также интеграцией LLM API для контроля качества и тематической классификации.

Напишите мне для обсуждения деталей и получения расширенного ТЗ.

Добрый день! Могу реализовать такую систему в виде веб-приложения!!! Обращайтесь!!!

Показать оригинал

Перевести

Добрый день, готов выполнить ваше задание быстро и качественн, имею большой опыт в разработке различных парсеров. Напишите в личные сообщения обсудим детали. С радостью помогу)

Добрый день. Оглянув задачу, могу реализовать координатный парсинг PDF, проверку качества через Claude API, повторные попытки парсинга и веб-интерфейс для управления книгами, логами и проблемными разделами.

Есть опыт работы с парсингом PDF и проверкой данных (https://freelancehunt.com/project/parser-pdf-bankivskih-vipisok/1578814.html), также работал с Azure OCR, поэтому понимаю нюансы сложной верстки и многоколонного текста.

Хотел бы посмотреть примеры книг, особенно сложные по структуре, чтобы точнее оценить подход и сроки. Также интересно, есть ли требования по скорости обработки.

Готов обсудить детали.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. Есть опыт работы с пдф, понимаю о чем идёт речь и понимаю сложности. Обращайтесь, обсудим детали и бюджет.

Добрый день! 👋

Задача понятна — это не просто парсинг PDF, а построение полноценного пайплайна обработки данных с контролем качества через LLM. Как раз имею релевантный опыт в таких системах.

Опыт в подобных проектах

Работал над:

— парсингом сложных PDF (многостолбцовые, таблицы, смешанные блоки)
… — извлечением текста через координаты (pdfplumber / PyMuPDF)
— построением пайплайнов: парсинг → очистка → валидация → БД
— интеграцией с LLM (Claude / GPT) для проверки и классификации
— системами с логикой повторных попыток и контролем качества данных

Как вижу реализацию
1. Парсер PDF (ключевой этап)

— использование PyMuPDF / pdfplumber
— извлечение блоков по координатам (а не построчно)
— восстановление правильной структуры:
— определение колонок
— сортировка блоков (слева → вправо, сверху → вниз)
— отдельный парсинг:
— текста
— изображений (PNG с координатной привязкой)
— таблиц

👉 Это позволяет избежать “перемешанного” текста — основная проблема таких PDF.

2. Обработка + классификация

— сегментация на разделы (по заголовкам / структуре)
— нормализация текста
— подготовка к отправке в Claude

3. Интеграция с Claude API

— проверка качества текста
— выявление проблем (смешанные колонки, разрывы)
— логика повторных попыток (до 3 попыток)
— логирование причин отказа

👉 Это фактически “self-healing” пайплайн.

4. Backend (приоритет Python)

— FastAPI
— очередь задач (Celery / asyncio workers)
— обработка книг в фоновом режиме
— API для админки

5. База данных

— PostgreSQL
— структура:
— книги
— разделы
— медиа (изображения)
— статусы / логи

6. Админ-панель

— простой веб-интерфейс:
— загрузка книг
— запуск парсинга
— статусы / прогресс
— ошибки и повторные попытки
— можно реализовать на:
— React или проще (FastAPI + Jinja / админ панель)

Как будет выглядеть результат

— запускаете обработку книги
— система автоматически:
— парсит
— проверяет через Claude
— сохраняет в БД
— в базе:
— чистый структурированный текст
— привязанные изображения
— есть интерфейс для контроля

Технологии

— Python (FastAPI, asyncio)
— PyMuPDF / pdfplumber
— PostgreSQL
— Claude API
— Docker

Я уже работал с многостолбцовыми PDF и знаю основные “подводные камни” — это как раз тот случай, где стандартные решения не работают и нужно строить кастомную логику.

Готов посмотреть пример ваших PDF и предложить точную архитектуру и план реализации.

Показать оригинал

Перевести

Добрый
Есть опыт и наработки по парсингу сложных PDF, содержащих таблицы, графики и диаграммы. Предлагаю использовать подход с несколькими инструментами. OCR с вашей стороны под вопросом, скорее всего будет удобнее его реализовать вместе с остальным функционалом, тем более, то вряд ли вы будете использовать какие-то уникальные инструменты, о которых я не знаю.
Для проверки качества есть еще пару вариантов vl моделей, надо будет протестировать.
Нужны образцы книг, желательно самых сложных по структуре, для тестов.
Еще вопрос по скорости парсинга - какие минимальные-макс требования, если таковые есть.