LangChain Ask PDF: 构建基于大语言模型的PDF问答应用

Ray

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LangChain Ask PDF: 构建基于大语言模型的PDF问答应用

在人工智能和自然语言处理技术快速发展的今天,如何有效地处理和利用大量文本信息成为了一个重要课题。本文将介绍一个名为LangChain Ask PDF的开源项目,该项目展示了如何利用LangChain和OpenAI等先进工具,构建一个能够"理解"PDF文档并回答相关问题的智能应用程序。

项目概述

LangChain Ask PDF是一个Python应用程序,它允许用户上传PDF文档,然后使用自然语言提问有关该文档的问题。该应用程序利用大型语言模型(LLM)来生成对PDF内容的回答,实现了智能文档问答的功能。

LangChain Ask PDF工作流程

工作原理

读取和分割PDF: 应用程序首先读取上传的PDF文件,并将文本分割成较小的块。
创建向量表示: 使用OpenAI的嵌入模型为每个文本块创建向量表示。
语义搜索: 当用户提出问题时,系统会找出与问题语义最相似的文本块。
生成回答: 将相关的文本块输入到LLM中,生成针对用户问题的回答。
展示结果: 通过Streamlit创建的图形界面向用户展示回答。

核心技术栈

LangChain: 用于处理大语言模型的Python库,提供了文档加载、文本分割、向量存储等功能。
OpenAI: 提供强大的语言模型和嵌入模型。
Streamlit: 用于创建交互式Web应用界面。

安装与使用

要运行LangChain Ask PDF应用,请按以下步骤操作:

克隆项目仓库:

git clone https://github.com/alejandro-ao/langchain-ask-pdf.git

安装依赖:
```
pip install -r requirements.txt
```
在.env文件中添加你的OpenAI API密钥。
运行应用:
```
streamlit run app.py
```

代码示例

以下是应用程序核心功能的简化代码示例:

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.llms import OpenAI

# 加载PDF文档
loader = PyPDFLoader("example.pdf")
documents = loader.load()

# 分割文本
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = FAISS.from_documents(texts, embeddings)

# 创建问答链
chain = load_qa_chain(OpenAI(), chain_type="stuff")

# 处理用户问题
query = "What is the main topic of this document?"
docs = docsearch.similarity_search(query)
response = chain.run(input_documents=docs, question=query)
print(response)