利用 Docugami 加载器实现高效文档问答

引言

Docugami 提供了一种创新的文档加载和处理方式，通过智能分块和语义注释，帮助开发者更高效地进行文档问答。本篇文章将深入探讨如何使用 Docugami 加载器，同时对比传统数据加载技术的优劣。

主要内容

1. Docugami 加载器的优势

• 智能分块：Docugami 将每个文档拆分为语义 XML 树结构，更准确地反映文档结构。
• 语义注释：分块内的语义标签便于一致性查询。
• 结构化表示：支持多种文档格式的一致结构标识，如标题、段落等。
• 附加元数据：提供额外的语义和结构信息，适用于高精度文档问答。

2. 安装和初始设置

在开始之前，请确保安装必要的 Python 包。

!pip install docugami-langchain dgml-utils==0.3.0 --upgrade --quiet

3. 快速入门

创建 Docugami 工作空间，上传文档并生成访问令牌。随后，使用 Docugami API 进行文档集和文档 ID 的获取。

代码示例

import os
from docugami_langchain.document_loaders import DocugamiLoader

DOCUGAMI_API_KEY = os.environ.get("DOCUGAMI_API_KEY")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

docset_id = "26xpy3aes7xp"
document_ids = ["d7jqdzcj50sj", "cgd1eacfkchw"]

loader = DocugamiLoader(docset_id=docset_id, document_ids=document_ids)
chunks = loader.load()

for chunk in chunks[:5]:
    print(chunk)

常见问题和解决方案

• 网络限制问题：在某些地区，访问 Docugami API 可能会遇到网络限制，建议使用API代理服务。
• 分块不准确：调整min_text_length和max_text_length参数以优化分块大小。

总结和进一步学习资源

Docugami 提供了一种独特的文档加载方法，通过语义分块和丰富的元数据信息，极大提升了文档问答的准确性和效率。对于想要深入理解的读者，可以参考以下资源：

• Docugami API 文档
• DFM Benchmarks

参考资料

• Docugami 官方帮助文档
• GitHub - DFM Benchmarks

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