ContextGem

ContextGem 是一款免费且开源的大语言模型（LLM）框架，旨在简化从文档中提取结构化数据和洞察的过程。无论是合同中的关键条款、报告中的重要数据，还是论文中的核心观点，ContextGem 都能通过最少的代码完成复杂任务，帮助用户高效精读文档。

为什么选择 ContextGem？

相比其他流行的 LLM 框架，ContextGem 提供了更高的灵活性和更低的开发复杂度。以下是其核心优势：

1. 减少样板代码：大多数框架在提取基本信息时需要大量样板代码，而 ContextGem 通过强大的抽象消除了这一需求，显著降低了开发时间和复杂性。
2. 自动化程度高：包括动态提示生成、数据建模与验证、分段处理等复杂操作都被封装，用户只需专注于定义提取目标。
3. 精确的上下文定位：ContextGem 不仅能提取信息，还能精准定位到具体段落和句子，并解释提取的理由和推理过程。
4. 专注单文档分析：利用 LLM 的长上下文窗口，ContextGem 能够从完整文档中直接提取信息，避免了跨文档检索的不一致性。

主要功能

🟢 - 完全支持
🟡 - 部分支持
◯ - 不支持

核心能力

1. 结构化数据提取

• 用户只需告诉 ContextGem 提取的目标，它会自动理解意图并找到相关内容。
• 支持从文本、图像等多种格式中提取数据。

2. 深度分析

• 能够识别文档中的主题、类别、实体、事实、结论等关键内容。
• 提供详细的推理过程，解释为什么提取这些信息。

3. 精准定位

• 提取结果附带具体的段落和句子位置，方便用户快速定位来源。

4. 自动化工作流

• 自动生成提示词、数据验证和分段处理，大幅减少手动干预。
• 支持多级提取管道，例如嵌套上下文提取和层次化分析。

文档转换器

ContextGem 提供内置转换器，支持多种文件格式的处理，包括 DOCX 文件。

DOCX 转换器

• 提取错位表格、评论、脚注、文本框、页眉/页脚和嵌入图像等通常被忽略的信息。
• 保留文档结构和元数据，提升 LLM 分析效果。

专注的文档分析

ContextGem 专为单文档分析设计，充分利用 LLM 的长上下文窗口来实现卓越的提取准确性。相比于 RAG 方法在处理复杂概念时可能遇到的困难，ContextGem 能够直接从完整文档中提取信息，避免了检索不一致性问题。

注意：对于跨文档查询或语料库检索的需求，现代 RAG 系统（如 LlamaIndex、Haystack）仍是更好的选择。

支持的 LLM

ContextGem 通过 LiteLLM 集成支持多种云端和本地 LLM：

• 云端 LLM：OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI 等
• 本地 LLM：通过 Ollama、LM Studio 等提供商运行本地模型
• 模型架构：支持具备推理/CoT 能力的模型（如 o4-mini）以及非推理模型（如 gpt-4.1）

此外，ContextGem 提供统一的 API 接口，便于切换不同 LLM 提供商。

使用场景

1. 法律合同分析：提取合同中的关键条款、义务和期限，确保无遗漏。
2. 科研论文解析：快速定位论文的核心观点、实验方法和结论，节省阅读时间。
3. 商业报告挖掘：从报告中提取重要数据、趋势和建议，辅助决策。
4. 多语言文档处理：支持多种语言的输入和输出，适用于国际化团队或跨国项目。