私は普段、暗号資産プロジェクトの上場審査やデューデリジェンス業務に関わる中で、ホワイトペーパー (80〜150 ページの技術文書) の内容を構造化データに変換する必要に迫られることが多々あります。難解な数式、図表、注釈が混在する文書を LLM で読み取るには、テキスト抽出の前段設計が成否を分けます。本稿では Claude Opus 4.7 のマルチモーダル機能と HolySheep AI の推論エンドポイントを組み合わせて、ホワイトペーパー解析パイプラインを本番運用に乗せるまでの経緯と実装を共有します。
初めて HolySheep AI に触れる私が最初に驚いたのは、レートの良さです。アカウント作成直後に 今すぐ登録 で取得できる $20 相当の無料クレジットが、PoC を気にせず回せる安心感を生んでくれました。
1. アーキテクチャ全体設計
私が production で運用しているパイプラインは、4 つのステージで構成されています。
- Stage 1: PDF Ingest: PyMuPDF で全ページを生画像化、BoundingBox メタデータと共に保存。
- Stage 2: Chunk & Pre-OCR: 章タイトル、ページ境界、数式領域を検出して 2〜4 ページのクラスタに分割。
- Stage 3: Multimodal LLM Extraction: Claude Opus 4.7 に JSON Schema を渡して構造化抽出。
- Stage 4: Validation & Index: JSON Schema バリデーション、重複検知、Elasticsearch への投入。
HolySheep のエンドポイント https://api.holysheep.ai/v1 は OpenAI 互換の Chat Completions API を公開しており、Anthropic 互換の vision メッセージ形式もそのまま受け付けます。これにより既存の OpenAI クライアントを 1 行の base_url 変更だけで切り替えられます。
2. PDF 前処理とチャンク戦略
ホワイトペーパーは装飾的な図表と本文の二段組が多く、純粋なテキスト抽出だと 30〜50% の情報が落ちます。私はマルチモーダル入力に全てを委ねるのではなく、以下の方針で前処理しています。
# pre_process.py — PDF をページ単位で画像化しつつ構造データを付与する
import fitz # PyMuPDF
import hashlib
from pathlib import Path
from dataclasses import dataclass, asdict
import json
@dataclass
class PageArtifact:
page_no: int
image_path: str
width: int
height: int
token_estimate: int
sha256: str
def render_pages(pdf_path: str, out_dir: str, dpi: int = 180) -> list[PageArtifact]:
doc = fitz.open(pdf_path)
Path(out_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
artifacts = []
for page_no, page in enumerate(doc, start=1):
pix = page.get_pixmap(dpi=dpi)
img_path = f"{out_dir}/p{page_no:04d}.png"
pix.save(img_path)
# 画像 SHA-256 をキャッシュキーとして重複処理を回避
sha = hashlib.sha256(pix.tobytes()).hexdigest()
art = PageArtifact(
page_no=page_no,
image_path=img_path,
width=pix.width,
height=pix.height,
token_estimate=int(pix.width * pix.height / 750), # 経験式
sha256=sha,
)
artifacts.append(art)
return artifacts
if __name__ == "__main__":
arts = render_pages("whitepapers/optimism.pdf", "cache/optimism")
with open("cache/optimism/manifest.json", "w") as f:
json.dump([asdict(a) for a in arts], f, indent=2)
経験上、180 dpi は数式の LaTeX 認識とトークン消費 (1 ページ約 1,100〜1,400 input token) のバランスが最も良かったです。300 dpi まで上げるとトークン数が線形に増え、コストメリットは消失します。
3. Claude Opus 4.7 マルチモーダル呼び出し実装
HolySheep AI のレートは ¥1=$1 で固定されており、銀行レート ¥7.3=$1 と比較して 85% の為替コスト圧縮になります。日本円建てでも感覚的な予算がつかめるのが、PoC で試しやすいポイントです。
# extractor.py — HolySheep AI 経由で Claude Opus 4.7 を呼び出す
import os
import base64
import json
import time
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
)
WHITEPAPER_SCHEMA = {
"type": "object",
"properties": {
"project_name": {"type": "string"},
"ticker": {"type": "string"},
"chain": {"type": "string"},
"consensus": {"type": "string"},
"tokenomics": {
"type": "object",
"properties": {
"total_supply": {"type": "string"},
"initial_circulating": {"type": "string"},
"vesting_schedule": {"type": "string"},
},
},
"risks": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
},
"required": ["project_name", "ticker", "chain"],
}
def encode_image(p: str) -> str:
return base64.standard_b64encode(Path(p).read_bytes()).decode()
def extract_chunk(images: list[str], chunk_id: str, retries: int = 3) -> dict:
content = [{"type": "text", "text":
"以下の画像群は暗号資産ホワイトペーパーからの連続ページです。"
"JSON Schema 通りに抽出し、根拠がない項目は省略してください。"}]
for img_path in images:
content.append({
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{encode_image(img_path)}"},
})
last_err = None
for attempt in range(retries):
t0 = time.perf_counter()
try:
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-4.7",