文章介绍了一个开源的合同、财务报告关键信息提取项目，其用户友好的操作逻辑允许用户轻松提取PDF文档中的关键信息并导出为CSV文件。文章还提到了部署该项目的一些挑战，包括需要使用openai的key来调用大模型，以及修改成本地部署的大模型的api才能在本地运行。
该项目允许用户通过简单的步骤上传PDF文件，自定义添加需要提取的关键信息字段，并直接读取文档中的关键信息。用户不需要编写代码即可轻松完成操作。
该项目的部署稍微麻烦，需要使用docker部署或原码部署。在使用openai的key来调用大模型方面存在困难，如果没有openai的key，则无法成功使用。
如果在会计师事务所等场景中部署该项目，审计人员可以自主上传合同PDF、添加所需字段和提示词，实现批量识别提取并输出成Excel文件，这将大大提高合同信息检查和纸质资料检查项目的效率。
今天看到一个开源的合同、财务报告关键信息提取项目，
与其它开源项目相比，最大的特点就是用户友好的操作逻辑。
比如，我有一堆销售合同，可以把需要识别的合同PDF 都添加上来。
对于上传的 PDF 文件，可以自定义添加需要提取的关键信息字段（点击“加号”），
对于添加的字段，可以自己命名，写上“提示词”来描述你具体需要提取的内容。
这样它就可以直接读取 PDF 文档中的关键信息。
完成后，可以直接导出 CSV 文件：
这样的操作逻辑，其实对于一般的用户是非常友好的。也不需要编写代码去提取关键信息，很方便。
这个开源项目叫：knowledge-table
网址：https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table?tab=readme-ov-file
部署稍微麻烦点，试了 docker 部署，我部署后使用不了。
然后用原码部署是成功了，但是配置文件中要使用 openai 的 key 来调用大模型。
我没有 openai 的 key ，所以也没有成功使用上。
如果修改成本地部署的大模型的 api 就能在本地跑起来了。
我是感觉这个项目的用户操作逻辑非常好，如果在会计师事务所中部署上的，
审计人员自己就可以将项目上的PDF上传，把自己需要的字段添加上，写写提示词，就可以批量识别提取并输出成 Excel 文件了。
这对于很多合同信息检查、或者其它纸质资料检查的项目来说，可以提高不少效率。
