基于 Langchain 和 Streamlit，构建多 PDF RAG 聊天机器人

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原创最新推荐文章于 2026-06-26 12:17:21 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

使用 Langchain 和 Streamlit 构建PDF RAG 聊天机器人(附代码实例) 本文介绍了如何使用Langchain和Streamlit构建一个能够与PDF文档互动的RAG（检索增强生成）聊天机器人。文章详细阐述了构建过程，包括设置基础工具、读取和处理PDF文件、将文本分割成块、创建可搜索的文本数据库、设置对话式AI、处理用户输入和用户交互界面等步骤。通过这些步骤，可以创建一个不仅能够处理和理解大型PDF文档，而且能够以有意义的方式与用户互动的应用程序。与大量 PDF 进行交互从未如此令人着迷。想象一下能够无缝地与您的笔记、书籍和文档进行交流。阅读详情

与 PDF 互动是很酷的。你可以与你的笔记、书籍和文档等进行聊天。

本文将帮助你构建一个基于 Multi RAG Streamlit 的 Web 应用程序，通过对话 AI 聊天机器人来读取、处理和互动PDF数据。

在这里插入图片描述

以下是该应用程序的工作步骤，用简单的语言进行说明。

配置必要的工具

该应用程序首先导入了各种强大的库：

Streamlit：用于创建Web界面。
PyPDF2：用于读取PDF文件的工具。
Langchain：用于自然语言处理和创建对话AI的一套工具。
FAISS：用于高效相似性搜索的向量库，在大数据集中快速查找信息非常有用。

import streamlit as st   from PyPDF2 import PdfReader   from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter   from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate   from langchain_community.embeddings.spacy_embeddings import SpacyEmbeddings   from langchain_community.vectorstores import FAISS   from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool   from dotenv import load_dotenv   from langchain_anthropic import ChatAnthropic   from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings   from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent      import os   os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

读取和处理PDF文件

应用程序的第一个主要功能是读取PDF文件：

PDF阅读器：当用户上传一个或多个PDF文件时，应用程序读取这些文档的每一页并提取文本，将其合并为一个连续的字符串。

一旦提取文本，它将被分割成可管理的块：

文本分割器：使用Langchain库，将文本分割成每块1000个字符。这种分割有助于更高效地处理和分析文本。

def pdf_read(pdf_doc):       text = ""       for pdf in pdf_doc:           pdf_reader = PdfReader(pdf)           for page in pdf_reader.pages:               text += page.extract_text()       return text      def get_chunks(text):       text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)       chunks = text_splitter.split_text(text)       return chunks

创建可搜索的文本数据库和生成嵌入

为了使文本可搜索，应用程序将文本块转换为向量表示：

向量存储：应用程序使用FAISS库将文本块转换为向量，并将这些向量本地保存。这一转换至关重要，因为它允许系统在文本中执行快速高效的搜索。

embeddings = SpacyEmbeddings(model_name="en_core_web_sm")      def vector_store(text_chunks):       vector_store = FAISS.from_texts(text_chunks, embedding=embeddings)       vector_store.save_local("faiss_db")

设置对话AI

该应用程序的核心是对话AI，它使用OpenAI的强大模型：

AI配置：应用程序使用OpenAI的GPT模型设置对话AI。这个AI设计用于回答基于已处理的PDF内容的问题。
对话链：AI使用一组提示来理解上下文并为用户查询提供准确的响应。如果文本中没有问题的答案，AI会回复“答案不在上下文中”，确保用户不会收到错误信息。

def get_conversational_chain(tools, ques):       llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0, api_key="")       prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([           ("system", "You are a helpful assistant. Answer the question as detailed as possible from the provided context, make sure to provide all the details, if the answer is not in provided context just say, 'answer is not available in the context', don't provide the wrong answer"),           ("placeholder", "{chat_history}"),           ("human", "{input}"),           ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),       ])       tool = [tools]       agent = create_tool_calling_agent(llm, tool, prompt)       agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tool, verbose=True)       response = agent_executor.invoke({"input": ques})       print(response)       st.write("Reply: ", response['output'])      def user_input(user_question):       new_db = FAISS.load_local("faiss_db", embeddings, allow_dangerous_deserialization=True)       retriever = new_db.as_retriever()       retrieval_chain = create_retriever_tool(retriever, "pdf_extractor", "This tool is to give answer to queries from the pdf")       get_conversational_chain(retrieval_chain, user_question)

用户互动

在后端准备就绪后，应用程序使用Streamlit创建一个用户友好的界面：

用户界面：用户看到一个简单的文本输入框，他们可以在其中输入与PDF内容相关的问题。应用程序会直接在网页上显示AI的响应。
文件上传和处理：用户可以随时上传新的PDF文件。应用程序会即时处理这些文件，更新AI搜索的新文本数据库。

def main():       st.set_page_config("Chat PDF")       st.header("RAG based Chat with PDF")       user_question = st.text_input("Ask a Question from the PDF Files")       if user_question:           user_input(user_question)       with st.sidebar:           pdf_doc = st.file_uploader("Upload your PDF Files and Click on the Submit & Process Button", accept_multiple_files=True)           if st.button("Submit & Process"):               with st.spinner("Processing..."):                   raw_text = pdf_read(pdf_doc)                   text_chunks = get_chunks(raw_text)                   vector_store(text_chunks)                   st.success("Done")

结论

完整代码

import streamlit as st   from PyPDF2 import PdfReader   from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter   from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate   from langchain_community.embeddings.spacy_embeddings import SpacyEmbeddings   from langchain_community.vectorstores import FAISS   from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool   from dotenv import load_dotenv   from langchain_anthropic import ChatAnthropic   from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings   from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent      import os   os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"      embeddings = SpacyEmbeddings(model_name="en_core_web_sm")   def pdf_read(pdf_doc):       text = ""       for pdf in pdf_doc:           pdf_reader = PdfReader(pdf)           for page in pdf_reader.pages:               text += page.extract_text()       return text            def get_chunks(text):       text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)       chunks = text_splitter.split_text(text)       return chunks         def vector_store(text_chunks):              vector_store = FAISS.from_texts(text_chunks, embedding=embeddings)       vector_store.save_local("faiss_db")         def get_conversational_chain(tools,ques):       #os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"]=os.getenv["ANTHROPIC_API_KEY"]       #llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229", temperature=0, api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"),verbose=True)       llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0, api_key="")       prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(       [           (               "system",               """You are a helpful assistant. Answer the question as detailed as possible from the provided context, make sure to provide all the details, if the answer is not in       provided context just say, "answer is not available in the context", don't provide the wrong answer""",           ),           ("placeholder", "{chat_history}"),           ("human", "{input}"),           ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),       ]   )       tool=[tools]       agent = create_tool_calling_agent(llm, tool, prompt)          agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tool, verbose=True)       response=agent_executor.invoke({"input": ques})       print(response)       st.write("Reply: ", response['output'])            def user_input(user_question):                            new_db = FAISS.load_local("faiss_db", embeddings,allow_dangerous_deserialization=True)              retriever=new_db.as_retriever()       retrieval_chain= create_retriever_tool(retriever,"pdf_extractor","This tool is to give answer to queries from the pdf")       get_conversational_chain(retrieval_chain,user_question)                  def main():       st.set_page_config("Chat PDF")       st.header("RAG based Chat with PDF")          user_question = st.text_input("Ask a Question from the PDF Files")          if user_question:           user_input(user_question)          with st.sidebar:           st.title("Menu:")           pdf_doc = st.file_uploader("Upload your PDF Files and Click on the Submit & Process Button", accept_multiple_files=True)           if st.button("Submit & Process"):               with st.spinner("Processing..."):                   raw_text = pdf_read(pdf_doc)                   text_chunks = get_chunks(raw_text)                   vector_store(text_chunks)                   st.success("Done")      if __name__ == "__main__":       main()

通过将应用程序保存为 app.py，然后使用

streamlit run app.py

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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