"Atomic Fact Pipeline": Python-скрипты разбирают неструктурированные PDF и массово находят точки вставки уникальных данных на проиндексированных страницах

Чтобы масштабировать добавленную ценность на старом контенте, Atomic Fact Pipeline задействует Python и Gemini API: сборка вытаскивает неструктурированные данные из внутренних PDF и находит для них точки вставки на существующих URL, разбирает Лидия Инфанте.

Многоуровневый стек на Google Colab конвертирует сырые исследования в стандартизированные блоки и мапит их напрямую под контентные гэпы.

Сначала скрипт скармливает сырые PDF и таблицы в LLM.

API разбирает эти массивные документы на стандартизированные атомарные факты, упакованные в базу [Metric, Statement, Source].

Затем скрипт прогоняет этот извлеченный массив обратно через LLM, чтобы тегировать каждую строку по внутренней контентной таксономии сайта, и на выходе отдает чистый датасет, привязанный к конкретным топиковым кластерам.

На этапе вшивания вторичный процесс анализирует уже проиндексированные страницы.

Скрипт парсит HTML, но жестко вырезает глобальную навигацию и футеры, чтобы изолировать основное тело статьи.

В финале LLM сверяет факты из таксономии с этими изолированными выжимками страниц и отдает точную контекстную точку вставки HTML под новые данные.