大模型RAG技术实现文档

最新推荐文章于 2025-03-31 21:56:16 发布

蓝色的香菇

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文章标签：大模型 RAG

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/esion23011/article/details/143357417

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1. 引言

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的混合模型，旨在提高自然语言处理任务中的准确性和效率。本文档将详细介绍如何使用LangChain库处理PDF文档，实现一个基于RAG技术的问答系统。该系统可以从PDF文档中提取信息，并根据用户的问题生成准确的回答。

2. 环境设置

首先，确保安装了必要的库和工具：

pip install langchain unstructured faiss-cpu transformers

3. 数据加载

使用unstructured库从PDF文档中提取文本和图像：

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf

def load_pdf(file_path):
    elements = partition_pdf(filename=file_path)
    text = "\n\n".join([str(el) for el in elements])
    return text

3.1 代码解释

partition_pdf(filename=file_path)：从指定路径的PDF文件中提取文本和图像元素。
"\n\n".join([str(el) for el in elements])：将提取到的元素转换为字符串，并用两个换行符连接成一个完整的文本。

4. 文本分割

使用LangChain的TextSplitter将长文本分割成较短的段落：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

def split_text(text):
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=100,
        leng