第8章:LangChain检索增强生成RAG--2.2Core RAG APIs_apachepoidocumentparser-优快云博客

LangChain4j 提供了一套丰富的 API，用于构建从简单到高级的检索增强生成（RAG）系统。这些 API 覆盖了从文档加载、预处理、嵌入到检索的全过程，使得开发者可以灵活地构建智能问答系统。以下是 Core RAG APIs 的核心组件及其功能的总结

这篇文章内容比较多，请分章节阅读，对做RAG非常有用

Core RAG APIs

LangChain4j 提供了一系列丰富的 API，帮助你构建从简单到高级的自定义 RAG 管道。以下是主要的领域类和 API。

1 Document（文档）

Document 类表示一个完整的文档，如单个 PDF 文件或网页。目前，Document 仅支持文本信息，但未来将支持图像和表格。

Metadata.from(Map)：从一个 Map 创建 Metadata。
Metadata.put(String key, String value) / put(String, int) / 等等：向 Metadata 中添加一个条目。
Metadata.getString(String key) / getInteger(String key) / 等等：返回 Metadata 条目的值，并将其转换为所需的类型。
Metadata.containsKey(String key)：检查 Metadata 是否包含指定键的条目。
Metadata.remove(String key)：通过键从 Metadata 中移除一个条目。
Metadata.copy()：返回 Metadata 的一个副本。
Metadata.toMap()：将 Metadata 转换为一个 Map。

2 Metadata（元数据）

Metadata的概念

每个 Document 都包含 Metadata。它存储了关于文档的元信息，例如文档的名称、来源、最后更新日期、所有者，或其他任何相关的细节。

Metadata 以键值对的形式存储，其中键是 String
类型，值可以是以下类型之一：String、Integer、Long、Float、Double。

Metadata 是一种键值对存储结构，用于描述文档的元信息。这些元信息可以包括但不限于：

文档的名称（name）
文档的来源（source）
文档的最后更新日期（lastUpdateDate）
文档的所有者（owner）
其他任何相关的细节

Metadata 的用途有多个方面：

增强 LLM 的理解：
当将文档内容传递给语言模型时，Metadata 中的信息（如文档名称和来源）可以被包含在提示中，帮助语言模型更好地理解文档的上下文。
例如，如果文档的来源是一个特定的网站或作者，这些信息可以帮助语言模型生成更准确的回答。
过滤和搜索：
在检索相关文档时，可以通过 Metadata 条目进行过滤。例如，你可以通过 owner 字段将搜索范围限制为特定用户的所有文档。
这种过滤机制可以提高检索的效率和准确性。
同步更新：
当文档的来源（如网页或文件）被更新时，可以通过 Metadata 中的标识符（如 id 或 source）快速定位到对应的文档，并在嵌入存储（EmbeddingStore）中进行更新，以保持数据的一致性。

有用的元数据方法：

Metadata.from(Map)：从一个 Map 创建 Metadata。
Metadata.put(String key, String value) / put(String, int) / 等等：向 Metadata 中添加一个条目。
Metadata.getString(String key) / getInteger(String key) / 等等：返回 Metadata 条目的值，并将其转换为所需的类型。
Metadata.containsKey(String key)：检查 Metadata 是否包含指定键的条目。
Metadata.remove(String key)：通过键从 Metadata 中移除一个条目。
Metadata.copy()：返回 Metadata 的一个副本。
Metadata.toMap()：将 Metadata 转换为一个 Map。

Metadata 是 LangChain4j 中的一个重要组件，用于存储和管理文档的元信息。它通过提供丰富的操作方法，使得开发者可以灵活地处理文档的上下文信息，从而提高语言模型的理解能力和检索效率。通过合理使用 Metadata，开发者可以构建更加智能和高效的问答系统。

3 Document Loader（文档加载器）

LangChain4j 提供的多种文档加载器（DocumentLoader），这些加载器用于从不同的数据源加载文档。文档加载器是构建智能问答系统时非常重要的组件，因为它们负责将文档数据导入到系统中，以便后续进行处理和检索。以下是每个加载器的详细解析：

1. FileSystemDocumentLoader

从本地文件系统加载文档。它支持从指定路径加载单个文件或整个目录中的文件。

用途：适用于本地存储的文档，例如 PDF、TXT、HTML 等。
示例：

// 加载单个文件
Document document = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("/path/to/file.txt");

// 加载整个目录中的所有文件
List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader.loadDocuments("/path/to/directory");

2. ClassPathDocumentLoader

从类路径（classpath）加载文档。它允许你加载存储在项目资源文件夹中的文档。

用途：适用于开发和测试阶段，尤其是当文档存储在项目的资源文件夹中时。
示例：

// 加载类路径中的文件
Document document = ClassPathDocumentLoader.loadDocument("resources/file.txt");

3. UrlDocumentLoader

从 URL 加载文档。它支持从网络地址加载文档，例如网页或在线文件。

用途：适用于从互联网加载文档，例如从博客、新闻网站或在线文档库加载内容。
示例：

// 加载网页内容
Document document = UrlDocumentLoader.loadDocument("https://example.com/page.html");

4. AmazonS3DocumentLoader

从 Amazon S3 存储桶加载文档。它支持从 AWS S3 存储桶加载文件。

用途：适用于使用 AWS S3 存储文档的场景。
示例：

// 加载 S3 存储桶中的文件
Document document = AmazonS3DocumentLoader.loadDocument("s3://bucket-name/path/to/file.txt");

5. AzureBlobStorageDocumentLoader

从 Azure Blob Storage 加载文档。它支持从 Azure Blob 存储加载文件。

用途：适用于使用 Azure Blob Storage 存储文档的场景。-
示例：

// 加载 Azure Blob 存储中的文件
Document document = AzureBlobStorageDocumentLoader
                   .loadDocument("azure://container-name/path/to/file.txt");

6. GitHubDocumentLoader

从 GitHub 仓库加载文档。它支持从 GitHub 仓库加载文件或整个目录。

用途：适用于从 GitHub 仓库加载文档，例如开源项目文档或代码注释。
示例：

// 加载 GitHub 仓库中的文件
Document document = GitHubDocumentLoader
 				.loadDocument("https://github.com/user/repo/path/to/file.txt");

7. GoogleCloudStorageDocumentLoader

从 Google Cloud Storage 加载文档。它支持从 Google Cloud Storage 存储桶加载文件。

用途：适用于使用 Google Cloud Storage 存储文档的场景。
示例：

// 加载 Google Cloud Storage 存储桶中的文件
Document document = GoogleCloudStorageDocumentLoader.loadDocument("gs://bucket-name/path/to/file.txt");

8. SeleniumDocumentLoader

使用 Selenium 从网页加载文档。它支持从动态生成的网页加载内容，例如需要 JavaScript 渲染的页面。

用途：适用于加载需要动态渲染的网页内容。
示例：

// 加载动态网页内容
Document document = SeleniumDocumentLoader.loadDocument("https://example.com/dynamic-page");

9. TencentCosDocumentLoader

从腾讯云 COS（Cloud Object Storage）加载文档。它支持从腾讯云 COS 存储桶加载文件。

用途：适用于使用腾讯云 COS 存储文档的场景。
示例：

// 加载腾讯云 COS 存储桶中的文件
Document document = TencentCosDocumentLoader
					.loadDocument("cos://bucket-name/path/to/file.txt");

4 Document Parser（文档解析器）

LangChain4j 中的 DocumentParser 接口及其多种实现。DocumentParser 的作用是从各种文件格式中提取文本内容，以便后续处理和分析

DocumentParser 接口用于解析不同格式的文件，如 PDF、DOC、TXT 等。LangChain4j 提供了多种实现，例如 ApacheTikaDocumentParser 可以自动检测和解析几乎所有文件格式。

LangChain4j 提供了多种 DocumentParser 实现，支持从不同格式的文件中提取文本内容。这些解析器包括：

TextDocumentParser：适用于纯文本文件。
ApachePdfBoxDocumentParser：适用于 PDF 文件。
ApachePoiDocumentParser：适用于 Microsoft Office 文件。
ApacheTikaDocumentParser：适用于多种文件格式。

通过合理选择和使用这些解析器，开发者可以灵活地处理各种文档格式，从而为后续的文档处理和检索提供支持。此外，LangChain4j 还支持通过 SPI 自动加载默认解析器，简化了开发流程

1. TextDocumentParser

TextDocumentParser 是一个简单的解析器，用于解析纯文本格式的文件，例如 TXT、HTML 和 Markdown（MD）文件。

用途：适用于简单文本文件，尤其是那些不需要复杂解析的文件。
示例：

Document document = FileSystemDocumentLoader
		.loadDocument("/path/to/file.txt", new TextDocumentParser());

2. ApachePdfBoxDocumentParser

ApachePdfBoxDocumentParser 使用 Apache PDFBox 库来解析 PDF 文件。

用途：适用于 PDF 文件，能够提取文本内容。
示例：

Document document = FileSystemDocumentLoader
			.loadDocument("/path/to/file.pdf", new ApachePdfBoxDocumentParser());

3. ApachePoiDocumentParser

ApachePoiDocumentParser 使用 Apache POI 库来解析 Microsoft Office 文件格式，例如 DOC、DOCX、PPT、PPTX、XLS 和 XLSX。

用途：适用于 Microsoft Office 文件，能够提取文本内容。
示例：

Document document = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("/path/to/file.docx", new ApachePoiDocumentParser());

4. ApacheTikaDocumentParser

ApacheTikaDocumentParser 使用 Apache Tika 库来自动检测并解析几乎所有现有的文件格式。

用途：适用于多种文件格式，尤其是当不确定文件类型时。
示例：

Document document = FileSystemDocumentLoader
		.loadDocument("/path/to/file.unknown", new ApacheTikaDocumentParser());

5 Document Transformer（文档转换器）

DocumentTransformer 的实现可以执行多种文档转换操作，包括：

清理（Cleaning）：从文档的文本中移除不必要的噪声，这可以节省令牌（tokens）并减少干扰。
过滤（Filtering）：从搜索中完全排除特定的文档。
丰富（Enriching）：向文档中添加额外信息，以潜在地增强搜索结果。
总结（Summarizing）：对文档进行总结，并将其简短的总结存储在元数据中。稍后，这些总结可以被包含在每个 TextSegment 中（我们将在下面讨论），以潜在地改善搜索效果。
等等。

在这个阶段，也可以添加、修改或删除元数据条目。

目前，LangChain4j 提供的现成实现只有 langchain4j-document-transformer-jsoup 模块中的 HtmlToTextDocumentTransformer，它可以从未加工的 HTML 中提取所需的文本内容和元数据条目。

由于没有一种放之四海而皆准的解决方案，我们建议根据你的独特数据实现自己的 DocumentTransformer。

1. 清理（Cleaning）

功能：从文档的文本中移除不必要的噪声，例如多余的空格、HTML 标签、特殊字符等。
目的：

节省令牌：减少文档的大小，从而节省在语言模型中使用的令牌数量。
减少干扰：提高文档的可读性和语言模型的理解能力。
示例：

Document document = new Document("This is a sample document with unnecessary noise. \n\n");
document = new CleaningDocumentTransformer().transform(document);

2. 过滤（Filtering）

功能：从搜索结果中完全排除特定的文档。
目的：

提高相关性：确保搜索结果只包含与查询相关的文档。
节省资源：避免处理无关的文档，节省计算资源。
示例：

List<Document> documents = ...; // 从某个来源加载的文档列表
documents = new FilteringDocumentTransformer()
			.transform(documents);

3. 丰富（Enriching）

功能：向文档中添加额外信息，例如关键词、摘要、来源等。
目的：

增强搜索结果：通过添加更多上下文信息，提高文档在搜索中的相关性。
提供更多信息：为语言模型提供更多背景信息，帮助其生成更准确的回答。
示例：

Document document = new Document("This is a sample document.");
document = new EnrichingDocumentTransformer()
			.transform(document);

4. 总结（Summarizing）

功能：对文档进行总结，并将总结存储在元数据中。
目的：

提高效率：通过总结，语言模型可以更快地理解文档的核心内容。
改善搜索：总结可以被包含在每个 TextSegment 中，从而提高搜索的准确性。
示例：

Document document = new Document("This is a long document with detailed information.");
document = new SummarizingDocumentTransformer().transform(document);
String summary = document.getMetadata()