掌握长文本提取的艺术：策略、示例与挑战
在处理诸如PDF文件等长文本时，你可能会遇到文本长度超出语言模型（LLM）上下文窗口的问题。为了有效处理这些文本，本指南将演示如何实施长文本提取的策略和示例，并讨论可能遇到的挑战及其解决方案。
引言
随着信息量的大幅增加，特别是在处理长篇文档时，利用语言模型（LLM）进行信息提取可能会遇到上下文窗口限制。因此，了解如何分割处理这些文本变得至关重要。本篇文章旨在介绍如何使用“分块式强制处理”和“RAG（Retrieval Augmented Generation）”两种策略，来进行长文本信息提取。
主要内容
分块式强制处理（Brute Force）
这种方法通过将长文档分成多个小块，每个小块都在LLM的上下文窗口范围内进行处理。这样可以确保每个小块内的信息都能被LLM全面处理。
RAG（检索增强生成）
RAG策略不仅分块文档，还通过索引这些块，仅从“相关的”子集块中提取内容。这种方法有助于减少处理不重要信息的计算开销。
利弊权衡
分块处理虽然简单直接，但可能会遗漏分散在多个块中的信息。而RAG方法较为智能，但可能由于错误的相关性判断丢弃重要信息。最佳策略通常取决于具体应用场景。
代码示例
下面我们将使用langchain库来演示如何实现上述策略：
import re
import requests
from langchain_community.document_loaders import BSHTMLLoader
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter
# 下载示例网页内容
response = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Car")
# 保存为HTML文件
with open("car.html", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
# 加载HTML内容
loader = BSHTMLLoader("car.html")
document = loader.load()[0]
# 清理文本
document.page_content = re.sub("\n\n+", "\n", document.page_content)
# 分块文本处理
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=2000, chunk_overlap=20)
texts = text_splitter.split_text(document.page_content)
# 示例：并行提取处理
extractions = extractor.batch(
[{"text": text} for text in texts[:3]],
{"max_concurrency": 5}
)
# 打印提取结果
for extraction in extractions:
print(extraction.key_developments)
常见问题和解决方案
-
信息丢失：当信息跨多个块时，可能会导致LLM无法提取，这可以通过增加块重叠来部分缓解。
-
重复信息：大块重叠可能导致重复信息提取，需准备好去重逻辑。
-
虚假数据生成：在大量文本中寻找单一事实，可能导致LLM造数，可以通过验证步骤来提高准确性。
总结和进一步学习资源
处理长文本的提取是一项复杂的任务，需要根据应用需求选择适合的策略。建议读者进一步学习如以下资源：
参考资料
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---
