Impira DocQuery 项目常见问题解决方案

Impira DocQuery 项目常见问题解决方案

docquery An easy way to extract information from documents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/docquery

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍： Impira DocQuery 是一个开源库和命令行工具，它使得使用大型语言模型（LLMs）分析和查询半结构化和非结构化文档（如PDFs、扫描图像等）变得简单。用户只需指定文档和要询问的问题，DocQuery 就可以提供答案。该工具由 Impira 团队创建，适用于处理涉及结构化、半结构化和非结构化文档的各种使用场景。

主要编程语言： Python

2. 新手使用时需特别注意的3个问题及解决步骤

问题一：安装 DocQuery 时遇到的问题

问题描述： 新手在尝试安装 DocQuery 时可能会遇到安装命令执行不成功的问题。

解决步骤：

1. 确保你的环境中已经安装了 Python。
2. 打开命令行窗口，执行以下命令安装 DocQuery：

   pip install docquery
   

3. 如果需要处理图像文件，还需要安装 Tesseract OCR 库。对于 macOS 用户，可以使用以下命令：

   brew install tesseract
   

   对于 Ubuntu 用户，可以使用以下命令：

   apt install tesseract-ocr
   

问题二：使用命令行工具扫描文档时无响应

问题描述： 初学者在尝试使用 docquery scan 命令时，可能会遇到命令执行后无响应的情况。

解决步骤：

1. 确保你提供的问题格式正确，例如使用双引号包围问题。
2. 检查你提供的文档路径是否正确，确保文档可以被访问。
3. 如果问题依然存在，尝试更新 DocQuery 到最新版本，执行以下命令：

   pip install --upgrade docquery
   

问题三：使用库进行文档查询时结果不准确

问题描述： 用户在使用库的 DocumentQuestionAnswering 管道进行文档查询时，可能会得到不准确的结果。

解决步骤：

1. 确保你正确加载了文档，例如：

   from docquery import Document, pipeline
   p = pipeline('document-question-answering')
   doc = Document.load_document("/path/to/document.pdf")
   

2. 检查你的问题是否具体且清晰，例如使用 "What is the invoice number?" 而不是 "What is the number?"。
3. 如果结果仍然不准确，尝试调整问题的表述，或者检查文档内容是否适合使用 DocQuery 进行查询。如果文档内容过于复杂或不标准，DocQuery 可能无法准确提取信息。

docquery An easy way to extract information from documents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/docquery