LLM Sherpa

LLM Sherpa提供战略性API，以加速大型语言模型(LLM)的应用场景。

LayoutPDFReader

大多数PDF转文本解析器不提供布局信息。通常，甚至句子也被任意的回车换行符分割，使得很难找到段落边界。这在为LLM应用（如检索增强生成（RAG））索引/向量化PDF时，对分块和添加长期上下文信息（如章节标题）到段落中造成了各种挑战。

LayoutPDFReader通过解析PDF并提供层次化布局信息来解决这个问题，包括：

章节和子章节及其级别。
段落 - 组合行。
章节和段落之间的链接。
表格及其所在的章节。
列表和嵌套列表。
连接跨页内容。
移除重复的页眉和页脚。
水印移除。

使用LayoutPDFReader，开发人员可以找到最佳的文本块进行向量化，并为LLM的有限上下文窗口大小提供解决方案。

您可以直接在Google Colab这里试验该库

这里有一篇文章解释了问题和我们的方法。

这里有一篇LlamaIndex的博客解释了智能分块的需求。

API参考：https://llmsherpa.readthedocs.io/

如何与Google Gemini Pro一起使用如何与Cohere Embed3一起使用

重要提示

LayoutPDFReader已在各种PDF上进行了测试。尽管如此，正确解析每一个PDF仍然具有挑战性。
目前不支持OCR。仅支持带有文本层的PDF。

[!注意] LLMSherpa使用免费开放的API服务器。该服务器除了在解析期间临时存储外，不会存储您的PDF。此服务器将很快停用。使用https://github.com/nlmatics/nlm-ingestor中的说明自行托管您的私有服务器

[!重要] Microsoft Azure Marketplace上的私有版本将很快停用。请使用https://github.com/nlmatics/nlm-ingestor中的说明迁移到您的自托管实例。

安装

pip install llmsherpa

读取PDF文件

使用LayoutPDFReader的第一步是提供URL或文件路径，然后获取文档对象。

from llmsherpa.readers import LayoutPDFReader

llmsherpa_api_url = "https://readers.llmsherpa.com/api/document/developer/parseDocument?renderFormat=all"
pdf_url = "https://arxiv.org/pdf/1910.13461.pdf" # 也允许使用文件路径，例如 /home/downloads/xyz.pdf
pdf_reader = LayoutPDFReader(llmsherpa_api_url)
doc = pdf_reader.read_pdf(pdf_url)

安装LlamaIndex

在以下示例中，为简单起见，我们将使用LlamaIndex。如果您还没有安装，请安装该库。

pip install llama-index

设置OpenAI

import openai
openai.api_key = #<插入API密钥>

使用智能分块进行向量搜索和检索增强生成

LayoutPDFReader通过保持文档结构相关的文本在一起进行智能分块：

所有列表项目都在一起，包括列表前的段落。
表格中的项目一起分块
包含来自章节标题和嵌套章节标题的上下文信息

以下代码使用LayoutPDFReader文档块创建LlamaIndex查询引擎

from llama_index.core import Document
from llama_index.core import VectorStoreIndex

index = VectorStoreIndex([])
for chunk in doc.chunks():
    index.insert(Document(text=chunk.to_context_text(), extra_info={}))
query_engine = index.as_query_engine()

让我们运行一个查询：

response = query_engine.query("列出所有使用bart的任务")
print(response)

我们得到以下响应：

BART在文本生成、理解任务、抽象对话、问答和摘要任务方面表现良好。

让我们尝试另一个需要从表格中获取答案的查询：

response = query_engine.query("bart在squad上的性能得分是多少")
print(response)

我们得到以下响应：

BART在SQuAD上的性能得分为EM 88.8和F1 94.6。

使用提示总结章节

LayoutPDFReader提供了强大的方法来从大型文档中选择章节和子章节，并使用LLM从章节中提取洞见。

以下代码查找文档中的Fine-tuning章节：

from IPython.core.display import display, HTML
selected_section = None
# 通过标题在文档中查找章节
for section in doc.sections():
    if section.title == '3 Fine-tuning BART':
        selected_section = section
        break
# 使用include_children=True和recurse=True来完全展开章节。
# include_children只返回一个子级别的子项，而recurse会遍历所有后代
HTML(section.to_html(include_children=True, recurse=True))

运行上述代码会产生以下HTML输出：

3 Fine-tuning BART
BART产生的表示可以在下游应用中以几种方式使用。
3.1 序列分类任务
对于序列分类任务，相同的输入被送入编码器和解码器，最后一个解码器标记的最终隐藏状态被送入新的多类线性分类器。\n这种方法与BERT中的CLS标记相关；但是我们在末尾添加额外的标记，以便该标记在解码器中的表示可以关注来自完整输入的解码器状态（图3a）。
3.2 标记分类任务
对于标记分类任务，如SQuAD的答案端点分类，我们将完整文档送入编码器和解码器，并使用解码器的顶层隐藏状态作为每个词的表示。\n这个表示用于分类标记。
3.3 序列生成任务
由于BART有一个自回归解码器，它可以直接微调用于序列生成任务，如抽象问答和摘要。\n在这两个任务中，信息从输入中复制但被操纵，这与去噪预训练目标密切相关。\n在这里，编码器输入是输入序列，解码器自回归地生成输出。
3.4 机器翻译
我们还探索了使用BART来改进翻译成英语的机器翻译解码器。\n先前的工作Edunov等人。\n(2019)已经表明，通过结合预训练编码器可以改进模型，但在解码器中使用预训练语言模型的收益有限。\n我们展示了可以通过添加一组从双语文本学习的新编码器参数，将整个BART模型（包括编码器和解码器）用作机器翻译的单一预训练解码器（见图3b）。
更确切地说，我们用一个新的随机初始化的编码器替换了BART的编码器嵌入层。\n模型进行端到端训练，这训练新编码器将外语词映射到BART可以去噪为英语的输入。\n新编码器可以使用与原始BART模型不同的词汇表。
我们分两步训练源编码器，在两种情况下都从BART模型的输出反向传播交叉熵损失。\n在第一步中，我们冻结大部分BART参数，只更新随机初始化的源编码器、BART位置嵌入和BART编码器第一层的自注意力输入投影矩阵。\n在第二步中，我们训练所有模型参数几个迭代。

现在，让我们使用提示创建这段文本的自定义摘要：

from llama_index.llms import OpenAI
context = selected_section.to_html(include_children=True, recurse=True)
question = "列出所讨论的所有任务，并对每个任务进行一行描述"
resp = OpenAI().complete(f"阅读这段文本并回答问题：{question}:\n{context}")
print(resp.text)

上述代码产生以下输出：

文本中讨论的任务：

1. 序列分类任务：相同的输入被送入编码器和解码器，最后一个解码器标记的最终隐藏状态用于多类线性分类。
2. 标记分类任务：完整文档被送入编码器和解码器，解码器的顶层隐藏状态用作每个词的表示进行标记分类。
3. 序列生成任务：BART可以微调用于抽象问答和摘要等任务，其中编码器输入是输入序列，解码器自回归地生成输出。
4. 机器翻译：BART可以用于改进机器翻译解码器，通过结合预训练编码器并将整个BART模型用作单一预训练解码器。新编码器参数从双语文本中学习。

使用提示分析表格

使用LayoutPDFReader，您可以遍历文档中的所有表格，并利用LLM的能力分析表格。让我们看看这个文档中的第6个表格。如果您使用的是笔记本，可以按以下方式显示表格：

from IPython.core.display import display, HTML
HTML(doc.tables()[5].to_html())

输出的表格结构如下：

	SQuAD 1.1 EM/F1	SQuAD 2.0 EM/F1	MNLI m/mm	SST Acc	QQP Acc	QNLI Acc	STS-B Acc	RTE Acc	MRPC Acc	CoLA Mcc
BERT	84.1/90.9	79.0/81.8	86.6/-	93.2	91.3	92.3	90.0	70.4	88.0	60.6
UniLM	-/-	80.5/83.4	87.0/85.9	94.5	-	92.7	-	70.9	-	61.1
XLNet	89.0/94.5	86.1/88.8	89.8/-	95.6	91.8	93.9	91.8	83.8	89.2	63.6
RoBERTa	88.9/94.6	86.5/89.4	90.2/90.2	96.4	92.2	94.7	92.4	86.6	90.9	68.0
BART	88.8/94.6	86.1/89.2	89.9/90.1	96.6	92.5	94.9	91.2	87.0	90.4	62.8

现在让我们提出一个问题来分析这个表格：

from llama_index.llms import OpenAI
context = doc.tables()[5].to_html()
resp = OpenAI().complete(f"阅读这个表格并回答问题：哪个模型在squad 2.0上表现最好：\n{context}")
print(resp.text)

上述问题将得到以下输出：

在SQuAD 2.0上表现最好的模型是RoBERTa，其EM/F1得分为86.5/89.4。

就是这样！LayoutPDFReader还支持带有嵌套标题和标题行的表格。

这里是一个带有嵌套标题的例子：

from IPython.core.display import display, HTML
HTML(doc.tables()[6].to_html())

	CNN/DailyMail			XSum		-
	R1	R2	RL	R1	R2	RL
---	---	---	---	---	---	---
Lead-3	40.42	17.62	36.67	16.30	1.60	11.95
PTGEN (See et al., 2017)	36.44	15.66	33.42	29.70	9.21	23.24
PTGEN+COV (See et al., 2017)	39.53	17.28	36.38	28.10	8.02	21.72
UniLM	43.33	20.21	40.51	-	-	-
BERTSUMABS (Liu & Lapata, 2019)	41.72	19.39	38.76	38.76	16.33	31.15
BERTSUMEXTABS (Liu & Lapata, 2019)	42.13	19.60	39.18	38.81	16.50	31.27
BART	44.16	21.28	40.90	45.14	22.27	37.25

现在让我们提出一个有趣的问题：

from llama_index.llms import OpenAI
context = doc.tables()[6].to_html()
question = "告诉我bart在不同数据集上的R1表现"
resp = OpenAI().complete(f"阅读这个表格并回答问题：{question}：\n{context}")
print(resp.text)

我们得到了以下回答：

BART在不同数据集上的R1表现：

- 对于CNN/DailyMail数据集，BART的R1得分是44.16。
- 对于XSum数据集，BART的R1得分是45.14。

获取原始JSON

要获取llmsherpa服务返回的完整json并进行不同的处理，只需获取json属性

doc.json

llmsherpa

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3.2 标记分类任务

3.3 序列生成任务

3.4 机器翻译

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