此 Python 笔记本提供了有关利用 LlamaParse 从 PDF 文档中提取信息并随后将提取的内容存储到 Neo4j 图形数据库中的综合指南。本教程在设计时考虑到了实用性,适合对文档处理、信息提取和图形数据库技术感兴趣的开发人员、数据科学家和技术爱好者。
该笔记本电脑的主要特点:
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设置环境:逐步说明如何设置 Python 环境,包括安装必要的库和工具,例如 LlamaParse 和 Neo4j 数据库驱动程序。
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PDF 文档处理:演示如何使用 LlamaParse 读取 PDF 文档,提取相关信息(例如文本、表格和图像),并将这些信息转换为适合数据库插入的结构化格式。
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文档图模型:设计有效图模型的指南,该模型表示从 PDF 文档中提取的关系和实体,确保查询和分析的最佳结构。
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在 Neo4j 中存储提取的数据:详细的代码示例展示了如何从 Python 连接到 Neo4j 数据库,根据提取的数据创建节点和关系,以及执行 Cypher 查询来填充数据库。
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生成和存储文本嵌入:使用过去创建的程序通过 OpenAI API 调用生成文本嵌入,并将嵌入存储为 Neo4j 中的向量。
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查询和分析数据:用于检索和分析存储数据的 Cypher 查询示例,说明 Neo4j 如何发现隐藏在 PDF 内容中的见解和关系。
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结论:有关处理 PDF、设计图形模式和优化 Neo4j 查询的最佳实践的提示,以及针对在此过程中遇到的潜在问题的常见故障排除建议。
请注意,对于此示例,版本是必需的llama_index >=0.10.4。如果pip install --upgrade <package_name>不起作用,您可以pip uninstall <package_name>再次使用并安装所需的软件包。
1.搭建环境
pip install -qU llama-index llama-index-core llama-index-embeddings-mistralai llama-parse neo4j
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
#下载测试文件
!wget "https://www.dropbox.com/scl/fi/g5ojyzk4m44hl7neut6vc/chinese_pdf.pdf?rlkey=45reu51kjvdvic6zucr8v9sh3&dl=1" -O chinese_pdf.pdf
LlamaParse简介
LlamaParse 是由 LlamaIndex 创建的一项技术,专门用于高效地解析和表示PDF文件,以便通过 LlamaIndex 框架进行高效检索和上下文增强,特别适用于复杂的PDF文档。它基于RAG(Rule-based Approach with Grammar)技术,能够准确地提取文本、图像、表格等元素,同时保持良好的性能。这项技术的设计初衷是为了处理那些包含嵌入式对象(如表格和图形)的复杂文档,这类文档的处理在以往往往是个挑战。通过与 LlamaIndex 的直接整合,LlamaParse不仅能够支持对这些复杂、半结构化文档的解析,还能够在检索时提供支持,从而让用户能够回答之前难以解决的复杂问题。
LlamaParse 的核心优势在于它的专有解析技术,这使得它能够理解和处理PDF文件中的复杂结构。此外,由于它与LlamaIndex 的紧密整合,用户可以非常方便地将解析后的数据用于增强检索和上下文理解,从而大大提高了信息检索的效率和准确性。
LlamaParse 默认将 PDF 转换为 Markdown,文档的内容可以准确的解析出来。但LlamaCloud 官网因为不能设置解析文档的语言,默认只能识别英文的文档,中文的解析识别需要在 Python 代码中指定。
2.PDF文档处理
我们需要 OpenAI 和 LlamaParse API 密钥来运行该项目。
我们将使用 Python 代码展示 LlamaParse,在开始之前,你将需要一个 API 密钥。它是免费的。你可以从下图中看到设置密钥的链接,因此现在单击该链接并设置您的 API 密钥。由于我使用 OpenAI 进行 LLM 和嵌入,因此我也需要获取 OpenAI API 密钥。
