O que Extração de Texto de PDF faz?
Use esta skill quando um workflow precisar de texto legível por máquina de um PDF digital antes de sumarização, classificação ou extração estruturada. O helper utiliza bibliotecas Python puras para PDF quando disponíveis e inclui um detector simples de tabelas baseado em linhas para limpeza downstream.
Quando invocar
- Usuário diz: "extrair texto deste PDF", "alimentar um PDF para IA", "extrair tabelas deste relatório", "ler este extrato".
- O PDF já contém texto selecionável e não requer OCR.
Quando NÃO invocar
- O PDF é uma imagem escaneada; use um workflow de OCR.
- O usuário precisa de reconstrução de tabela perfeita com células mescladas e fidelidade de layout.
Exemplo concreto
Entrada do usuário:
Extraia o texto e as tabelas aproximadas deste PDF para que o Gemini possa resumir.
Saída:
# Copie assets/extract.py para o seu projeto, depois:
from extract import extract_pdf
doc = extract_pdf("downloads/relatorio.pdf")
print(doc["text"][:2000])
for table in doc["tables"]:
print(table["page"], table["rows"][:3])
Instale pypdf ou pdfminer.six no projeto alvo. Nenhum binário de OCR é necessário, e o helper falha claramente quando o PDF não tem texto extraível.
Padrão a aplicar
- Prefira extração de texto digital primeiro; não adicione OCR a menos que a fonte seja escaneada.
- Preserve limites de página para que prompts downstream possam citar números de página.
- Mantenha a extração de tabelas simples: divida linhas em tabulações ou espaços repetidos, depois deixe que uma etapa de schema posterior normalize colunas.
- Limite o texto enviado a um LLM por página/intervalo quando o PDF for longo.
- Falhe ruidosamente quando nenhum texto for encontrado, em vez de enviar um prompt vazio downstream.
Referência: assets/extract.py.
Fonte
Destilado do uso em produção nos projetos de automação do autor. v1.0.0. Veja também: [[gemini-structured-output]], [[csv-report-writer]], [[s3-uploader]].
→ Construa o bot executável completo com Trawlkit.