paper-qa学习资料汇总 - 基于文档的问答工具
paper-qa是一个强大的文档问答工具,可以从PDF或文本文件中提取信息并回答问题。本文汇总了该项目的各种学习资源,帮助大家快速上手和深入了解这个项目。
项目简介
paper-qa是一个用于从PDF或文本文件(可以是原始HTML)中进行问答的最小化包。它通过使用文内引用来给出非常好的答案,没有幻觉。默认情况下,它使用OpenAI Embeddings和一个简单的numpy向量数据库来嵌入和搜索文档。
官方资源
安装使用
- 通过pip安装:
pip install paper-qa
- 基本用法:
from paperqa import Docs
docs = Docs()
docs.add("path/to/document.pdf")
answer = docs.query("你的问题")
print(answer.formatted_answer)
高级功能
- 异步支持
- 自定义嵌入模型
- 调整源数据数量
- 使用外部数据库/向量数据库
- 自定义提示词
社区资源
- Medium文章: 介绍了paper-qa的使用场景和优势
- Hugging Face Space: 提供了在线demo
常见问题
- paper-qa与LlamaIndex的区别?
- paper-qa与LangChain的区别?
- 如何保存和加载模型?
paper-qa是一个功能强大且易于使用的文档问答工具。通过本文提供的资源,相信大家可以快速上手并充分发挥其潜力。如果在使用过程中遇到任何问题,欢迎查阅官方文档或在GitHub上提issue。
