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PDFファイルを渡したらmarkdown化したものをアウトプットしてくれるプログラムを作りたい！

Markdown
PDF
ChatGPT
pistapista

業務でたくさんのPDFの内容をmarkdown化しなければならなくなったがなるべく楽をしたいので良い方法はないかと模索したところ、chatgptで全部いけそうだったので、ファイル名に渡したらmarkdownファイルをアウトプットしてくれるようなプロンプト x プログラムを作る。

サンプルPDFはこちら、京都市の児童手当に関する説明PDF。

pistapista

あとはAPI経由でPDF送信できるようにすれば終わり！かと思いきやAPI経由ではPDFは送れないそうなので、ローカルでテキスト抽出->テキストAPI経由で送信->md化したものを受け取ってローカルに保存、という感じでやってみる。

pistapista

PDFからテキストの抽出

zenn記事のこちらを参考にしながら...助かりすぎる...！！
TypeScriptでpdfからテキストを抽出する（PDF.js）

bunの導入

ランタイムにはbunを利用。
よくわからないけど、typescriptがそのまま動いて早いらしい...
https://bun.sh/

curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
source ~/.zshrc

テキスト抽出していく

PDF.jsの導入。
PDF.js

npm install --save pdfjs-dist

あ〜、bunだとbun addを使うのね。

bun add @types/node

参考にしたプログラムをちょっと修正したのが以下。

import * as fs from "fs";
import * as pdfjsLib from "pdfjs-dist";

async function extractTextFromPDF(): Promise<string> {
  const pdfPath = "./childmoney.pdf";
  const pdfData = new Uint8Array(fs.readFileSync(pdfPath));

  const loadingTask = pdfjsLib.getDocument({ data: pdfData });
  const pdf = await loadingTask.promise;
  const maxPages = pdf.numPages;
  let pdfText = "";

  for (let pageNumber = 1; pageNumber <= maxPages; pageNumber++) {
    const page = await pdf.getPage(pageNumber);
    const content = await page.getTextContent({ includeMarkedContent: false });
    const pageText = content.items.map((item) => ("str" in item ? item.str : "")).join("\n");
    pdfText += pageText + "\n";
  }
  fs.writeFileSync("./output.txt", pdfText);
  console.log(pdfText);
  return pdfText;
}

extractTextFromPDF().catch((error) => {
  console.error(error);
});

🔽 bun run pdfToMd.ts！！
ふむふむ良い感じ。

pistapista

chatgptのAPIを叩く

chatgptのAPIを取得

とりあえずfetchでアクセス

こちらの記事を参考に。
(https://zenn.dev/erukiti/articles/ts-chatgpt-api)[TypeScriptを使ってChatGPT APIをアクセスしてみる]

import * as fs from 'fs';

async function convertTextToMarkDown(): Promise<void> {
    const textFilePath = "./output.txt";
    const text = await fs.readFileSync(textFilePath, "utf-8");

    const url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
    const gptModel = "gpt-3.5-turbo"; 
    const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY; 
    const messages = [{role: "user", content: "Please say hello."}];

    const body = JSON.stringify({
        model: gptModel,
        messages
    })

    const res = await fetch(url, {
        method: "POST",
        headers: {
            "Content-Type": "application/json",
            Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
        },
        body
    })
    
    const data = await res.json();
    console.log(data);
}

convertTextToMarkDown().catch((error) => {
    console.error(error);
});

🔽
うーんなんか上手くいかない。

API叩くように別に課金しないといけないらしい

OpenAI APIのエラー(openai.error.RateLimitError)について

課金額、tierでRPM, RPDとかが変わる。

Rate limitについて

あれ、設定したけど変わらん...

fetchで叩いたのがよくなかった？
ちゃんとopenaiのSDKを使ってリクエストしてみる。

pistapista

OpenAIのSDKを使う

API reference
OpenAI Node API Library

以下で導入。

npm install openai@^4.0.0

サンプルコード。

import * as fs from 'fs';
import OpenAI from 'openai';

async function convertTextToMarkDown(): Promise<void> {
    const textFilePath = "./output.txt";
    const text = await fs.readFileSync(textFilePath, "utf-8");

    const url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
    const model = "gpt-3.5-turbo"; 
    const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY; 
    const messages = [{role: "user", content: "Please say hello."}];

    const openai = new OpenAI({ apiKey });

    const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
        messages: [{role: "user", content: "Please say hello."}],
        model,
    });
    console.log(chatCompletion.choices[0].message);
}

convertTextToMarkDown().catch((error) => {
    console.error(error);
});

いけた〜！

あとはこれでリクエストを送れば...！

    const prompt = `以下のテキストをmarkdown形式に変換してください。
                    ${text}`
    const openai = new OpenAI({ apiKey });

    const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
        messages: [{role: "user", content: prompt[0]},{role: "user", content: prompt[1]}],
        model,
    });

あれ...?!

なるほど、送受信できるリクエスト文字数（トークン数）に上限があるみたいですね。

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