使用 Langchain 和 Google Gemini Pro 与多个 PDF 文档聊天 #genai #googlegemini

这段文字介绍了一个使用 Google Gemini、LangChain 和向量嵌入技术构建的项目，该项目能够实现与多个 PDF 文档进行对话的功能。

项目主要功能：

• 使用 Google Gemini 作为对话引擎。
• 利用 LangChain 集成 Google Gemini Pro，并探索其在开发应用方面的潜力。
• 采用向量嵌入技术将 PDF 文档转换为向量，并存储在数据库中。
• 允许用户上传多个 PDF 文档（每个文件最大 200MB）。
• 通过向系统提问，获取与 PDF 文档内容相关的答案。

演示示例：

• 用户上传了两个 PDF 文档，其中一个是关于 Attention is all you need 的研究论文。
• 用户向系统提问 什么是 Scaled dot product attention?。
• 系统成功检索到相关信息并给出答案。
• 用户进一步提问 请提供关于 Multi head attention 的总结。
• 系统同样能够提供相应的答案。

总结：

该项目展示了使用 Google Gemini、LangChain 和向量嵌入技术构建一个能够与多个 PDF 文档进行对话的应用的可能性。用户可以通过向系统提问来获取与 PDF 文档内容相关的答案，实现快速高效的信息检索。

github: https://github.com/krishnaik06/Complete-Langchain-Tutorials/tree/main/chatmultipledocuments在这个视频中，我们将使用 Google gemini pro 和 langchain 开发一个 LLM 应用程序，它可以利用 FAISS 向量嵌入技术来处理多个 PDF 文档。