[如何打造一个高效的PDF文件问答系统，探索知识的全新方式]如何打造一个高效的PDF文件问答系统，探索知识的全新方式在

如何打造一个高效的PDF文件问答系统，探索知识的全新方式

在现代数据驱动的世界中，PDF文件常常包含重要的非结构化数据，它们在某些情况下是独一无二的信息来源。然而，由于其复杂和非文本格式，直接将PDF内容输入到语言模型中进行处理几乎是不可能的。在本文中，我们将构建一个系统，能够对PDF文件进行问题解答，确保回答中包括源材料的引证。

引言

本教程的目的是帮助您创建一个能够从PDF文件中提取信息并利用这些信息回答问题的系统。我们将使用Document Loader将文本加载为LLM可处理的格式，然后通过构建一个检索增强生成（RAG）管道来实现有效的问答。

主要内容

1. 文档加载

首先，我们需要选择一个PDF文件进行加载。这次，我们以Nike年度SEC报告为例。通过pypdf包提供的PyPDFLoader来读取并加载PDF文件内容。

%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))  # 打印文档的页数

2. 问答系统与RAG

借助文本分割器，我们将文档分割成更小的、易于处理的小段，并加载到向量存储中。随后，我们将从向量存储中创建一个检索器，用于我们的RAG链。

%pip install -qU 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()

3. 构建RAG链

使用一些内置助手来构建RAG链，以实现高效的问答。

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?"})

代码示例

以下是一个完整的代码示例，通过该示例您可以了解如何搭建RAG应用。

# 继续执行上述代码操作，确保您有API密钥并已进行必要的安装

常见问题和解决方案

访问问题: 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。
性能问题: 数据量大时可能导致性能下降，建议适时优化数据加载和查询策略。

总结和进一步学习资源

本文向您展示了如何利用RAG来处理PDF文件内容并进行问答。如果您希望更深入地了解RAG的概念或其他高级技术，请参考以下资源：

参考资料

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