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@maskot1977(Ikemen Mas Kot)

Azure OpenAI × Google Colab でPDFを日本語要約する方法【PyMuPDF対応】

Posted at

user:

実行環境はGoogle Colaboratoryを想定します。AOAIを使って、次の要望を満たすPython関数を書いてください。

・ユーザは、PDFのあるURLを入力する。
・AOAIはそのPDFを読み込み、日本語で要約する。

assistant:

以下は、Google Colaboratory 上で動作し、ユーザーが指定した PDF の URL を読み込んで、日本語で要約する関数です。OpenAI の Azure OpenAI Service（AOAI）を使って要約を行います。

🔧 事前準備

  1. AOAI（Azure OpenAI）の エンドポイントとAPIキーが必要です。
  2. 使用モデル（例: gpt-4, gpt-35-turboなど）を指定してください。

✅ コード全文

# 必要なライブラリをインストール
!pip install openai PyPDF2 requests

import requests
import PyPDF2
import io
import openai

# AOAI設定：Azure OpenAI のエンドポイントとキーを設定
openai.api_type = "azure"
openai.api_base = "https://<あなたのAOAIリソース名>.openai.azure.com/"
openai.api_version = "2023-07-01-preview"
openai.api_key = "<あなたのAPIキー>"
DEPLOYMENT_NAME = "<デプロイしたモデル名>"  # 例: gpt-35-turbo や gpt-4

def summarize_pdf_from_url(pdf_url):
    try:
        # PDFをダウンロード
        response = requests.get(pdf_url)
        response.raise_for_status()
        pdf_file = io.BytesIO(response.content)

        # PDFのテキストを抽出
        reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
        full_text = ""
        for page in reader.pages:
            full_text += page.extract_text() or ""

        # 要約用プロンプトを作成（日本語での要約指示）
        prompt = f"""
次のPDFの内容を日本語で簡潔に要約してください：
\"\"\"
{full_text[:3000]}  # AOAIの制限を考慮して最初の約3000文字に制限
\"\"\"
"""

        # AOAI に要約を依頼
        response = openai.ChatCompletion.create(
            engine=DEPLOYMENT_NAME,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.5,
            max_tokens=1000
        )

        # 要約結果を表示
        summary = response["choices"][0]["message"]["content"]
        print("📄 要約:")
        print(summary)

    except Exception as e:
        print(f"❌ エラーが発生しました: {e}")

📝 使用方法

# 例: URLを指定して関数を呼び出す
pdf_url = "https://www.example.com/sample.pdf"
summarize_pdf_from_url(pdf_url)

🔐 注意事項

  • AOAIのリソース名・APIキー・デプロイ名は自分の環境に置き換えてください。
  • PDFの内容が長すぎるとトークン制限に引っかかるため、最初の数ページだけを使う簡易要約です。より正確にするには分割要約が必要です。

⚡ 拡張案（必要であれば）

  • PDF全文を分割して複数回要約し、最終的に統合する。
  • Web UI（Gradioなど）を組み合わせてアップロードを可能にする。

必要に応じて拡張もお手伝いできます。

user:

ありがとうございます。

実行環境はGoogle Colaboratoryを想定します。AOAIを使って、次の要望を満たすPython関数を書いてください。

・ユーザは、PDFのあるURLを入力する。
・AOAIはそのPDFを読み込み、日本語で要約する。
・AOAI（Azure OpenAI）の エンドポイントとAPIキーは、Google Drive 中の AOAI/config.json に次のような形で記載されているものとします。

{
    "OPENAI_API_TYPE": …,
    "OPENAI_API_VERSION": …,
    "OPENAI_API_BASE": …,
    "OPENAI_API_KEY": …,
    "OPENAI_API_ENGINE": …
}

assistant:

了解しました。
以下は、Google Colaboratory 上で動作し、以下の要件すべてを満たす Python 関数です。

✅ 機能要件

  • ユーザーが PDF の URL を入力
  • AOAI を使って PDF 内容を 日本語で要約
  • AOAI の API 情報は、Google Drive内の AOAI/config.json に保存されている
  • Google Drive をマウントして設定ファイルを読み込み

📌 Colab用コード全文

# 必要なライブラリのインストール（初回のみ）
!pip install openai PyPDF2 requests

import openai
import PyPDF2
import requests
import io
import json
import os
from google.colab import drive

def summarize_pdf_from_url_with_drive_config(pdf_url, config_path="/content/drive/MyDrive/AOAI/config.json"):
    try:
        # Google Drive をマウント
        drive.mount('/content/drive')

        # AOAIの設定を読み込む
        if not os.path.exists(config_path):
            raise FileNotFoundError(f"設定ファイルが見つかりません: {config_path}")

        with open(config_path, "r") as f:
            config = json.load(f)

        openai.api_type = config["OPENAI_API_TYPE"]
        openai.api_version = config["OPENAI_API_VERSION"]
        openai.api_base = config["OPENAI_API_BASE"]
        openai.api_key = config["OPENAI_API_KEY"]
        deployment_name = config["OPENAI_API_ENGINE"]

        # PDFの取得
        response = requests.get(pdf_url)
        response.raise_for_status()
        pdf_file = io.BytesIO(response.content)

        # PDFのテキスト抽出
        reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
        full_text = ""
        for page in reader.pages:
            text = page.extract_text()
            if text:
                full_text += text + "\n"

        if not full_text.strip():
            raise ValueError("PDFからテキストを抽出できませんでした。")

        # テキストを最大トークン制限に合わせてカット（最初の約3000文字）
        truncated_text = full_text[:3000]

        # プロンプト作成
        prompt = f"""
以下のPDFの内容を日本語でわかりやすく要約してください：
\"\"\"
{truncated_text}
\"\"\"
"""

        # AOAI に問い合わせ
        response = openai.ChatCompletion.create(
            engine=deployment_name,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.5,
            max_tokens=1000
        )

        summary = response["choices"][0]["message"]["content"]
        print("📄 要約:")
        print(summary)

    except Exception as e:
        print(f"❌ エラー: {e}")

✅ 使い方

pdf_url = "https://example.com/sample.pdf"  # PDFのURL
summarize_pdf_from_url_with_drive_config(pdf_url)

🔐 AOAI/config.json の構成（Google Drive上）

My Drive/
└── AOAI/
    └── config.json

config.json の内容：

{
  "OPENAI_API_TYPE": "azure",
  "OPENAI_API_VERSION": "2023-07-01-preview",
  "OPENAI_API_BASE": "https://<your-resource-name>.openai.azure.com/",
  "OPENAI_API_KEY": "<your-api-key>",
  "OPENAI_API_ENGINE": "<your-deployment-name>"
}

🔄 補足・拡張案

  • 長いPDFに対して「ページ単位で分割要約 → 結合」も可能です。
  • PyMuPDF を使うと、レイアウト保持した精度の高い抽出もできます。

必要なら拡張もお手伝いできます！

user:

ありがとうございます。次のエラーが出たので、解決法を教えてください。

You tried to access openai.ChatCompletion, but this is no longer supported in openai>=1.0.0 - see the README at https://github.com/openai/openai-python for the API.

You can run `openai migrate` to automatically upgrade your codebase to use the 1.0.0 interface. 

Alternatively, you can pin your installation to the old version, e.g. `pip install openai==0.28`

A detailed migration guide is available here: https://github.com/openai/openai-python/discussions/742

assistant:

このエラーは、OpenAIのPythonクライアントライブラリが v1.0.0以降にアップグレードされたことにより、openai.ChatCompletion.create(...) のような 旧APIの記述方法が使えなくなったことが原因です。

✅ 解決方法：どちらかを選択

✅ 推奨（最新版APIを使う）

→ openai>=1.0.0 に対応した 新しい記法に書き換える

# 最新API用（openai>=1.0.0）
from openai import AzureOpenAI

def summarize_pdf_from_url_with_drive_config(pdf_url, config_path="/content/drive/MyDrive/AOAI/config.json"):
    import requests, PyPDF2, io, json, os
    from google.colab import drive

    # Google Drive マウント
    drive.mount('/content/drive')

    # 設定の読み込み
    with open(config_path, "r") as f:
        config = json.load(f)

    client = AzureOpenAI(
        api_key=config["OPENAI_API_KEY"],
        api_version=config["OPENAI_API_VERSION"],
        azure_endpoint=config["OPENAI_API_BASE"]
    )

    # PDFダウンロード & テキスト抽出
    response = requests.get(pdf_url)
    response.raise_for_status()
    pdf_file = io.BytesIO(response.content)
    reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
    full_text = "".join(page.extract_text() or "" for page in reader.pages)

    if not full_text.strip():
        raise ValueError("PDFからテキストを抽出できませんでした。")

    # 要約対象テキストを切り出し
    truncated_text = full_text[:3000]
    prompt = f"""
以下のPDFの内容を日本語でわかりやすく要約してください：
\"\"\"
{truncated_text}
\"\"\"
"""

    # 新しいAPIで要約実行
    response = client.chat.completions.create(
        model=config["OPENAI_API_ENGINE"],  # Azureでのデプロイ名
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.5,
        max_tokens=1000
    )

    summary = response.choices[0].message.content
    print("📄 要約:")
    print(summary)

❌ 回避策（非推奨・一時的な対応）

もし古いコードをそのまま使いたい場合は、以下のように古いバージョンに戻す方法もあります：

!pip install openai==0.28

ただし、これは 将来的に非推奨なので、できれば上の 最新版の書き方に移行するのがベストです。

🧭 補足：必要なライブラリの再インストール

Colabで念のため最新版で再インストールする場合：

!pip install --upgrade openai PyPDF2 requests

必要であれば、複数ページの分割要約や精度向上の方法もご案内できます。

user:

ありがとうございます！解決しました！では、複数ページの分割要約や精度向上の方法もご案内してください！

assistant:

よかったです！🎉
では続いて、「複数ページの分割要約」「精度向上のための工夫」について、実践的な方法をご案内します。

✅ 目的

  • 長いPDFを全部要約したい（トークン制限に引っかからないように）
  • より自然な日本語で要約してほしい

✅ 改良ポイントまとめ

項目 内容
1️⃣ ページ単位に分割 PDFをページごとに読み込み・個別に要約
2️⃣ 中間要約の統合 最後に「ページ要約のまとめ」を生成
3️⃣ 精度向上の工夫 テキスト整形、改行の最適化、日本語指示の強化など

✅ 分割＆統合型の実装例（Colab用）

from openai import AzureOpenAI
import requests, PyPDF2, io, json, os
from google.colab import drive

def summarize_pdf_by_page(pdf_url, config_path="/content/drive/MyDrive/AOAI/config.json"):
    # Google Driveマウント
    drive.mount('/content/drive')

    # AOAIの設定読み込み
    with open(config_path, "r") as f:
        config = json.load(f)

    client = AzureOpenAI(
        api_key=config["OPENAI_API_KEY"],
        api_version=config["OPENAI_API_VERSION"],
        azure_endpoint=config["OPENAI_API_BASE"]
    )
    model = config["OPENAI_API_ENGINE"]

    # PDF取得
    response = requests.get(pdf_url)
    response.raise_for_status()
    pdf_file = io.BytesIO(response.content)
    reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)

    page_summaries = []

    # 各ページを個別に要約
    for i, page in enumerate(reader.pages):
        text = page.extract_text()
        if not text or len(text.strip()) < 20:
            continue  # 空ページはスキップ

        prompt = f"""
次の内容はPDFの第{i+1}ページです。日本語で簡潔に要約してください：
\"\"\"
{text.strip()[:3000]}
\"\"\"
"""
        print(f"⏳ 第{i+1}ページを要約中...")

        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.4,
            max_tokens=700
        )
        summary = response.choices[0].message.content.strip()
        page_summaries.append(f"第{i+1}ページの要約:\n{summary}")

    # 全ページ要約を統合して、最終要約を生成
    combined_summaries = "\n\n".join(page_summaries)

    final_prompt = f"""
以下は各ページの要約です。これらを元に、PDF全体の内容を日本語で簡潔にまとめてください：

\"\"\"
{combined_summaries[:12000]}  # 念のためトークン制限対応
\"\"\"
"""

    print("🧠 全体要約を生成中...")

    final_response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
            {"role": "user", "content": final_prompt}
        ],
        temperature=0.3,
        max_tokens=1000
    )

    final_summary = final_response.choices[0].message.content.strip()

    print("\n✅ 📄 PDF全体の要約:\n")
    print(final_summary)

💡 精度向上のテクニック

テクニック 内容
システムプロンプト強化 例:「小学生にもわかるように要約してください」など文体指示
PDF抽出の改善 PyMuPDF (fitz) を使うとレイアウト維持した精度の高い抽出が可能
テキスト整形 strip()や長文の改行調整、不要な記号削除で精度向上
温度設定 temperature=0.3～0.5 の範囲で精度と多様性のバランス調整
ページスキップ条件 文字数が極端に少ないページは無視（例：目次や白紙）

📦 さらに応用できること

  • ページ数が多い場合：ページ群を「複数グループ」に分けてまとめ→統合
  • 検索機能付きサマリー：要約 + 各ページのキーワード抽出
  • PDF全体から「質問応答（Q&A）」生成も可能

必要に応じて、PyMuPDFを使った高精度版や、**Gradio UI化（Webフォーム）**などもご案内できますよ！興味ありますか？

user:

ありがとうございます。PyMuPDFを使った高精度版について、詳しく教えてください。

assistant:

喜んでご案内します！
ここでは、PDFからのテキスト抽出精度を高めるために PyMuPDF（別名：fitz） を使ったバージョンをご紹介します。

✅ なぜ PyMuPDF を使うのか？

PyMuPDF は PyPDF2 に比べて以下の点で優れています：

特徴 説明
✅ レイアウト保持 改行・段落構造を忠実に再現
✅ 文字の欠損が少ない 数式・図表・注釈付きPDFにも強い
✅ ページ領域ごとの抽出 特定の領域だけを取り出すことも可能

📦 必要なパッケージのインストール（Colab用）

!pip install pymupdf openai requests

✅ PyMuPDF を使った高精度要約コード（ページ分割 + AOAI要約）

import fitz  # PyMuPDF
from openai import AzureOpenAI
import requests, json, os
from google.colab import drive

def summarize_pdf_with_pymupdf(pdf_url, config_path="/content/drive/MyDrive/AOAI/config.json"):
    # Google Driveマウント
    drive.mount('/content/drive')

    # AOAI設定の読み込み
    with open(config_path, "r") as f:
        config = json.load(f)

    client = AzureOpenAI(
        api_key=config["OPENAI_API_KEY"],
        api_version=config["OPENAI_API_VERSION"],
        azure_endpoint=config["OPENAI_API_BASE"]
    )
    model = config["OPENAI_API_ENGINE"]

    # PDFダウンロード
    response = requests.get(pdf_url)
    response.raise_for_status()
    with open("temp.pdf", "wb") as f:
        f.write(response.content)

    # PyMuPDFで読み込み
    doc = fitz.open("temp.pdf")
    page_summaries = []

    for i, page in enumerate(doc):
        text = page.get_text("text").strip()
        if not text or len(text) < 30:
            continue  # 空ページなどはスキップ

        prompt = f"""
以下はPDFの第{i+1}ページの内容です。日本語でわかりやすく要約してください：

\"\"\"
{text[:3000]}
\"\"\"
"""

        print(f"📄 第{i+1}ページの要約中...")

        res = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.4,
            max_tokens=700
        )

        summary = res.choices[0].message.content.strip()
        page_summaries.append(f"第{i+1}ページの要約:\n{summary}")

    # ページ要約を統合して全体要約
    combined = "\n\n".join(page_summaries)

    final_prompt = f"""
以下は各ページの要約です。これらを元に、PDF全体の内容を日本語で簡潔にまとめてください。

\"\"\"
{combined[:12000]}
\"\"\"
"""

    print("🧠 全体要約を生成中...")

    final_res = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
            {"role": "user", "content": final_prompt}
        ],
        temperature=0.3,
        max_tokens=1000
    )

    final_summary = final_res.choices[0].message.content.strip()
    print("\n✅ 📄 PDF全体の要約:\n")
    print(final_summary)

🔍 PyMuPDF の強力な機能（活用例）

機能 用途
page.get_text("blocks") 段落・列の構造も保持（リスト形式）
page.search_for("キーワード") 特定語句の位置を検索可能
page.get_text("html") HTML形式でレイアウト保存して抽出
page.get_textbox(rect) 特定の領域だけ抽出（図表除外などに便利）

💡 拡張アイデア

  • 📌 特定ページだけを要約（例：3〜5ページ目だけ）
  • 🔍 キーワード抽出やQ&A生成との組み合わせ
  • 🧠 要約＋感想や分析文の生成（教育・研究向け）

✅ まとめ

目的 推奨ライブラリ
高速＆簡易な抽出 PyPDF2
正確で高品質な抽出 ✅ PyMuPDF（推奨）

必要であれば：

  • 🔎 特定領域のみを抽出する方法
  • 🌐 GradioなどでUI化
  • 🤖 質問応答型PDFビューア

もすぐご案内できます。どれに興味ありますか？

user:

ありがとうございます。今日はこの辺で大丈夫です。ここまでの内容をブログに書き残したいので、タイトル案をいくつか提案してください。

assistant:

こちらこそ、ありがとうございました！
以下は、今日の内容をもとにしたブログ記事向けのタイトル案です（技術ブログ／Tips／教育系などを想定して、トーンを変えて複数案ご用意しました）。

💡 技術系・実用寄り

  1. Azure OpenAI × Google Colab でPDFを日本語要約する方法【PyMuPDF対応】
  2. ColabでPDFを要約！AOAIとPyMuPDFを使った高精度テキスト抽出＆要約入門
  3. APIキーをGoogle Driveに保存して、Azure OpenAIで安全・簡単にPDF要約する方法
  4. PyPDF2は卒業？PyMuPDFで精度アップしたPDF日本語要約の完全ガイド

✨ 初心者向け・教育寄り

  1. PDFの中身を一瞬で要約！ColabとAzure OpenAIの最強タッグ入門
  2. ノーコピペでPDFを理解！AIで日本語要約する方法をやさしく解説
  3. 研究・勉強に便利！ChatGPT APIでレポートや論文PDFを要約しよう

🎯 特化・応用寄り

  1. 長いPDFも安心！ページ分割と統合要約で日本語サマリを自動生成する方法
  2. Azure OpenAI + PyMuPDFで構築する「要約特化型PDFリーダー」
  3. GPTで要約＋精度重視ならPyMuPDF一択！Colab環境で作る本格PDF要約システム

気に入ったテイストがあれば、本文の構成や導入文も一緒にお手伝いできます！
いつでもご相談ください ☺

user:

「Azure OpenAI × Google Colab でPDFを日本語要約する方法【PyMuPDF対応】」でいきたいと思います。このタイトルに沿って、今回の内容のまとめを詳しく書いてください。

assistant:

了解しました！
以下はご指定のタイトル 「Azure OpenAI × Google Colab でPDFを日本語要約する方法【PyMuPDF対応】」 に沿った、ブログ記事形式の詳しいまとめです。
技術ブログ向けにわかりやすく丁寧に書いてあります。

Azure OpenAI × Google Colab でPDFを日本語要約する方法【PyMuPDF対応】

AIを活用してPDFの内容を効率的に把握したい――そんなニーズに応えるべく、この記事では Azure OpenAI（AOAI）とGoogle Colab を組み合わせて、PDFファイルを日本語で自動要約する方法をご紹介します。

さらに、テキスト抽出の精度を高めるために PyMuPDF（fitz） を使った高精度な実装を解説します。

✅ この記事でできること

  • PDFファイルのURLを指定して内容を抽出
  • Azure OpenAIのChatモデル（例：GPT-4）で日本語要約
  • トークン制限を回避するため、ページ単位で要約 → 全体要約に統合
  • Google Driveに保存されたAPIキーを安全に読み込む
  • PyMuPDF を使ってテキスト抽出の精度を向上させる

🛠 準備するもの

  • Azure OpenAI のアカウントと APIキー、エンドポイント、モデルのデプロイ名
  • Google アカウント（Colab + Drive 使用）
  • 対象のPDFファイルのURL

📁 1. Google Drive に AOAI の設定ファイルを保存する

Google Drive に次のような JSON ファイルを AOAI/config.json というパスで保存しておきます。

{
  "OPENAI_API_TYPE": "azure",
  "OPENAI_API_VERSION": "2023-07-01-preview",
  "OPENAI_API_BASE": "https://<your-resource-name>.openai.azure.com/",
  "OPENAI_API_KEY": "<your-api-key>",
  "OPENAI_API_ENGINE": "<your-deployment-name>"
}

💡 2. PyMuPDF を使ったPDF要約スクリプト（Colab対応）

以下のコードをGoogle Colabで実行することで、PDFを日本語で要約できます。

!pip install pymupdf openai requests

import fitz  # PyMuPDF
from openai import AzureOpenAI
import requests, json, os
from google.colab import drive

def summarize_pdf_with_pymupdf(pdf_url, config_path="/content/drive/MyDrive/AOAI/config.json"):
    drive.mount('/content/drive')  # Google Driveマウント

    with open(config_path, "r") as f:
        config = json.load(f)

    client = AzureOpenAI(
        api_key=config["OPENAI_API_KEY"],
        api_version=config["OPENAI_API_VERSION"],
        azure_endpoint=config["OPENAI_API_BASE"]
    )
    model = config["OPENAI_API_ENGINE"]

    # PDF取得
    response = requests.get(pdf_url)
    with open("temp.pdf", "wb") as f:
        f.write(response.content)

    doc = fitz.open("temp.pdf")
    page_summaries = []

    for i, page in enumerate(doc):
        text = page.get_text("text").strip()
        if not text or len(text) < 30:
            continue

        prompt = f"""
以下はPDFの第{i+1}ページの内容です。日本語でわかりやすく要約してください：

\"\"\"
{text[:3000]}
\"\"\"
"""

        print(f"第{i+1}ページを要約中...")
        res = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.4,
            max_tokens=700
        )

        summary = res.choices[0].message.content.strip()
        page_summaries.append(f"第{i+1}ページの要約:\n{summary}")

    # ページごとの要約を統合して、全体の要約を生成
    combined = "\n\n".join(page_summaries)

    final_prompt = f"""
以下は各ページの要約です。これらを元に、PDF全体の内容を日本語で簡潔にまとめてください：

\"\"\"
{combined[:12000]}
\"\"\"
"""

    print("全体要約を生成中...")
    final_res = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語の要約アシスタントです。"},
            {"role": "user", "content": final_prompt}
        ],
        temperature=0.3,
        max_tokens=1000
    )

    final_summary = final_res.choices[0].message.content.strip()
    print("\n✅ PDF全体の要約:\n")
    print(final_summary)

✅ 実行方法

pdf_url = "https://example.com/your-pdf.pdf"
summarize_pdf_with_pymupdf(pdf_url)

💎 実装のポイントと工夫

工夫 内容
✅ PyMuPDF 使用 テキスト抽出の精度が大幅アップ
✅ ページ分割 トークン制限（GPTの最大入力）に対応
✅ Google Drive APIキー管理 セキュリティ＆再利用性向上
✅ システムプロンプト強化 日本語要約としての品質向上

🌱 応用アイデア

  • ページグループごとの中間要約 → 最終要約（段階的集約）
  • 質問応答（Q&A）機能の追加
  • GradioなどでインタラクティブなUI化

✍️ おわりに

Azure OpenAI と Google Colab の組み合わせは、研究・教育・ビジネス問わずとても強力なツールになります。とくに、PyMuPDF を用いたPDFの高精度な要約は、論文や長文レポートの理解を圧倒的に効率化できます。

今後は、Q&A生成や複数PDFの比較分析、Web UIへの応用も視野に入れて、さらに発展させていく予定です。
ぜひ、あなたのワークフローにも取り入れてみてください！

ご希望であれば、この内容をMarkdown形式のブログ記事ファイルにも変換できます。ご希望があればお知らせください！

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ありがとうございました！

assistant:

こちらこそ、ありがとうございました！😊
またいつでもお気軽にご相談ください。よいブログ執筆を！📝✨

Have a great day! 🚀

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