Код: Выделить всё
import os
import pandas as pd
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()
os.environ["LLMA_CLOUD_API_KEY"] = "some_key_id"
key_input = "some_key_id"
from llama_parse import LlamaParse
# running llama parsing
doc_parsed = LlamaParse(result_type="markdown",api_key=key_input
).load_data(r"Path\myfile.pdf")
Есть ли способ получить те же старые результаты в llama или исправить некоторые параметры, чтобы это работало использовать одну и ту же модель или один и тот же способ, чтобы всегда снова и снова получать одни и те же согласованные результаты, чтобы я мог построить Аналитику на основе той же логики кода?
Результаты ламы за прошлый месяц:
Код: Выделить всё
print(doc_parsed[5].text[:1000])
Код: Выделить всё
# Information
|Name|: Mr. XXX|
|---|---|
|Age/Sex|: XX YRS/M|
|Lab Id.|: 0124080X|
|Refered By|: Self|
|Sample Collection On|: 03/Aug/2024 08:30AM|
|Collected By|: XXX|
|Sample Lab Rec. On|: 03/Aug/2024 11:50 AM|
|Collection Mode|: HOME COLLECTION|
|Reporting On|: 03/Aug/2024 02:48 PM|
|BarCode|: XXX|
# Test Results
|Test Name|Result|Biological Ref. Int.|Unit|
|---|---|---|---|
Код: Выделить всё
print(doc_parsed[5].text[:1000])
Код: Выделить всё
# Report
Name: Mr. XXX
Age/Sex: XXX YRS/M
Lab Id: 0124080X
Referred By: Self
Sample Collection On: 03/Aug/2024 08:30 AM
Collected By: XXX
Sample Lab Rec. On: 03/Aug/2024 11:50 AM
Collection Mode: HOME COLLECTION
Reporting On: 03/Aug/2024 02:48 PM
BarCode: XXX
# Test Results
Test Name
Result
Biological Ref. Int.
Unit
Код: Выделить всё
# Above part doesn't matter but Test Results should be separated by |
# Test Results
|Test Name|Result|Biological Ref. Int.|Unit|
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/789 ... lama-parse
Мобильная версия