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## 留子课程幻灯片整理翻译工具
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本工具旨在为海外留学生提供一个高效、智能的课程资料处理解决方案，以应对他们在学习过程中遇到的语言障碍和复杂的幻灯片整理挑战。
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许多留学生在面对英文或其他语言的课程幻灯片时，不仅需要理解专业内容，还要克服语言隔阂，并且手动整理和翻译耗时费力，容易遗漏关键信息，尤其是在处理含有大量图表的幻灯片时。
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### 程序功能
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1. **自动化内容提取与转换：** 将 PDF 格式的课程幻灯片**自动转换为结构化的 Markdown 格式**，便于后续编辑和阅读。
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2. **智能格式优化与增强：** 利用**大型语言模型 (LLM) 进行深度处理，对转换后的 Markdown 内容进行微调，优化版面格式，并智能地为图片增加注解**，提升理解效率。
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3. **精准专业翻译：** 将内容**翻译成简体中文，同时智能识别并保留专业名词的英文原文注解**，确保专业术语的准确性，避免翻译歧义，让学生在中文语境下理解内容的同时，也能熟悉和掌握专业英文表达。
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### 前置要求
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- Nvidia GPU
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- LLMs API Key
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- Gemini
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- OpenAI
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- Ollama
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### 安装
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1. **安装 uv：** 如果您尚未安装 `uv`，请按照官方文档进行安装。通常可以使用 pip 安装：
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```bash
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pip install uv
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```
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2. **安装依赖：** 在项目根目录下，使用 `uv` 安装所有必要的依赖：
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```bash
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uv venv
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uv sync
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```
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### 配置
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本项目使用 `config.ini` 文件来管理 API 密钥。请确保在运行程序之前，在项目根目录下创建 `config.ini` 文件，并按照以下格式配置:
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```ini
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[llm]
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# openai/gemini/ollama
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PROVIDER = openai
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GEMINI_MODEL_NAME = gemini-2.5-flash
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OPENAI_MODEL_NAME = gpt-5-mini
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OLLAMA_MODEL_NAME = gemma3:latest
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OLLAMA_BASE_URL = http://localhost:11434
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TEMPERATURE = 0.7
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GOOGLE_API_KEY =
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OPENAI_API_KEY=
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```
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### 使用方法
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1. 将需要处理的 PDF 文件放入 `input` 目录下。
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2. 运行 `main.py` 脚本。程序将自动处理 `input` 目录下的所有 PDF 文件。请使用 `uv run` 命令来执行脚本，以确保在正确的虚拟环境中运行：
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```bash
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uv run python main.py
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```
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## 引用
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- [docling](https://github.com/docling-project/docling)
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- [langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain)
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## 常见问题
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### docling 转换 PDF 时报错
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可能是 PDF 文件不规范导致的，可以尝试使用 ghostscript 规范文件。
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```shell
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gs -o <output.pdf> -sDEVICE=pdfwrite -dPDFSETTINGS=/default <input.pdf>
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```
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