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openvino-doc-analyzer

基于 Intel OpenVINO 的本地文档智能分析技能。在 AI PC 端侧完成文档摘要、要点提取、?

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Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Skill metadata

Parsed from SKILL.md frontmatter.

Version1.0.0
LicenseApache-2.0

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 6,780 B

History

  1. First recorded snapshot · 0 installs

SKILL.md

OpenVINO 本地文档分析器

一个基于 Intel OpenVINO 工具链、在 AI PC 端侧运行的文档智能分析 Skill。

功能概述

本 Skill 在本地 AI PC 上完成文档的智能分析,支持:

  • 文档摘要:生成长文档的精简摘要(支持自定义长度)
  • 要点提取:自动提取文档中的核心要点(Key Points)
  • 关键词生成:提取文档中的关键主题词
  • 文档问答:基于文档内容回答用户的问题(RAG 模式)
  • 多格式支持:PDF、DOCX、TXT、Markdown 等常见文档格式

核心优势:

  • 数据不出机:所有推理在本地完成,文档内容不上传云端,保护隐私与商业机密
  • 异构算力加速:利用 OpenVINO 自动调度 CPU / GPU / NPU,最大化端侧推理性能
  • 低延迟响应:高频交互任务下沉到 AI PC 端,无需等待云端网络
  • 即开即用:预置最优模型配置,开箱即用

使用流程

第一步:确认环境

在首次使用前,检查 OpenVINO 环境是否就绪:

python scripts/check_env.py

如果环境未配置,请参考 references/openvino-setup.md 完成环境搭建。

第二步:文档摘要

对单个文档生成摘要:

python scripts/doc_analyzer.py summarize \
  --input "path/to/document.pdf" \
  --output "path/to/summary.md" \
  --max-length 500 \
  --device GPU

参数说明:

  • --input:输入文档路径(支持 PDF/DOCX/TXT/MD)
  • --output:输出摘要文件路径(可选,默认输出到控制台)
  • --max-length:摘要最大长度(可选,默认 300 字)
  • --device:推理设备 CPU / GPU / NPU / AUTO(可选,默认 AUTO)

第三步:要点提取

提取文档核心要点:

python scripts/doc_analyzer.py keypoints \
  --input "path/to/document.pdf" \
  --output "path/to/keypoints.md" \
  --num-points 5 \
  --device GPU

参数说明:

  • --num-points:提取要点数量(可选,默认 5 条)

第四步:关键词生成

python scripts/doc_analyzer.py keywords \
  --input "path/to/document.pdf" \
  --top-k 10 \
  --device GPU

第五步:文档问答

基于文档内容进行问答:

python scripts/doc_analyzer.py ask \
  --input "path/to/document.pdf" \
  --question "这篇文档的主要结论是什么?" \
  --device GPU

支持的模型

本 Skill 基于 OpenVINO 优化的开源大模型,推荐模型见 references/model-list.md

默认模型:

  • 摘要/问答:Qwen2-1.5B-Instruct(OpenVINO INT4 量化版)
  • 关键词:bge-small-zh-v1.5(OpenVINO FP16 版)

模型会在首次使用时自动下载并缓存到本地。

设备选择建议

设备类型 适用场景 性能特点
NPU 轻量摘要、关键词提取 低功耗、高能效,适合长时运行
GPU 文档问答、长文档摘要 高吞吐、并行推理,适合批量处理
CPU 所有任务(兜底) 兼容性好,无需额外硬件
AUTO 自动选择 自动选择最优设备,推荐默认使用

输出格式

摘要输出为 Markdown 格式,结构如下:

# 文档摘要

**文档标题**:xxx
**文档页数/字数**:xxx
**生成时间**:xxxx-xx-xx xx:xx

## 内容摘要
...

## 核心要点
1. ...
2. ...
...

## 关键词
#标签1 #标签2 #标签3

质量与性能调优

提升摘要质量

  • 适当增大 --max-length 参数
  • 使用更大的模型(见模型列表)
  • 对超长文档,建议先按章节拆分再分别摘要

提升推理速度

  • 使用 --device GPU--device NPU 启用硬件加速
  • 使用 INT4 / INT8 量化模型
  • 减少 --max-length 降低生成 token 数

常见问题

Q: 首次运行很慢? A: 首次运行需要下载模型并进行 OpenVINO 图编译,后续运行会使用缓存,速度显著提升。

Q: NPU 设备找不到? A: 请确认使用的是 Intel Core Ultra 系列处理器,并已安装 NPU 驱动。详见 references/openvino-setup.md

Q: 支持哪些文档格式? A: 目前支持 PDF、DOCX、TXT、Markdown 格式。其他格式请先转换为纯文本再使用。

Q: 模型存在哪里? A: 默认缓存在 ~/.cache/openvino-models/ 目录下,可手动清理。

文件结构

openvino-doc-analyzer/
├── SKILL.md                    # 本文件:技能入口说明
├── scripts/
│   ├── doc_analyzer.py         # 主脚本:文档分析命令行工具
│   ├── check_env.py            # 环境检查脚本
│   ├── model_manager.py        # 模型下载与管理
│   ├── text_extractor.py       # 多格式文档文本提取
│   └── ov_inference.py         # OpenVINO 推理引擎封装
├── references/
│   ├── openvino-setup.md       # OpenVINO 环境搭建指南
│   └── model-list.md           # 支持的模型列表与性能对比
├── tests/
│   ├── test_doc_analyzer.py    # 功能测试用例
│   └── samples/                # 测试样本文档
│       └── sample_report.md
└── assets/
    └── summary_template.md     # 摘要输出模板

版本历史

  • v1.0.0:初始版本,支持文档摘要、要点提取、关键词生成、文档问答四大功能