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介绍
在信息过载的时代，包含信息的文档是宝贵知识的永恒存储库。然而，将这些非结构化数据源转化为可操作的见解一直是一个持续的挑战。在本文中，我将向您展示强大技术的无缝集成，它们形成联盟，谱写由浪链完美编排的完美问答交响乐。
OpenAI是一家开发并提供大型语言模型 (LLM) 访问的公司。这些模型经过海量文本和代码数据集的训练，可用于生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以翔实的方式回答您的问题。OpenAI 的大型语言模型是回答文档问题的强大工具，与其他方法相比，它们可用于生成更自然、信息更丰富的答案。
LangChain 🦜️🔗 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它为使用 LLM 所需的组件提供模块化抽象，同时还利用 LLM 的推理功能来执行任务。
FAISS（即 Facebook AI 相似性搜索）是一个库，它释放了相似性搜索算法的强大功能，能够根据语义相似性快速高效地检索相关文档。它的高维索引功能和快速搜索性能成为我们的指南针，引导我们找到它作为向量存储的最相关的文档。
回答文档中的问题涉及以下步骤：
- 将文档分割成更小的块。
- 将文本块转换为嵌入。
- 对嵌入执行相似性搜索。
- 使用LLM生成问题的答案。
将文档分割成更小的块
回答文档问题的第一步是加载文档。LangChain提供了文档加载器，可以帮助加载文档。例如，PyPDFLoader可用于加载 pdf 文档。然后可以将这些文档或页面分割成更小的块。这是必要的，因为LLM一次只能处理有限数量的文本。例如，gpt-3.5-turbo 模型的提示和完成之间共享的最大令牌限制为 4096 个令牌。LangChain有一个Character TextSplitter工具，可以在这里使用。它的工作原理是将文本分割成更小的块。
将块转换为嵌入
嵌入是捕获单词、短语或句子的语义本质的数字表示。这个想法是在高维空间中创建向量，使得向量之间的距离具有一定的意义。
LangChain 通过Embeddings类提供了与嵌入模型接口的抽象。我们将使用 OpenAI 提供的嵌入模型。
然后，我们使用 LangChain 对FAISS的抽象，并向其传递块和嵌入模型，并将其转换为向量。这些向量可以适合内存，也可以持久保存到本地磁盘。
矢量是表示大小和方向的基本数学概念。简单来说，您可以将向量视为空间中的箭头，其中箭头的长度表示向量的大小，其指向的方向表示其方向。在自然语言处理和嵌入的背景下，向量用于以数字格式表示单词、句子或文档。这些向量捕获语义信息，允许计算机执行测量相似性或对文本数据执行数学计算等操作。
对嵌入执行相似性搜索
我们可以使用先进的算法和工具，如 FAISS（Facebook AI 相似性搜索）来进行此搜索。想象一下，您需要特定文档中某个问题的答案。FAISS 就像一个指南，帮助您识别与您正在寻找的内容最相似的嵌入。
嵌入的相似性搜索可以帮助我们找到与当前问题密切相关的文章、段落或句子。这就好像我们正在使用望远镜在浩瀚的数据宇宙中发现相关信息的星座。嵌入的相似性搜索将语言和数据转换成一个我们可以测量事物相似程度的空间。这使我们能够筛选信息，查明相关内容，并最终提供与我们的问题背景相符的准确答案。
使用LLM生成问题的答案
一旦找到最相似的块，下一步就是使用LLM生成问题的答案。这就是 LangChain 的闪光点，因为它为我们承担了所有繁重的工作。它协调整个过程。为了生成问题的答案，LangChain 将从 FAISS 获得的给定问题和最相似的块作为输入传递给LLM。然后，LLM使用输入生成与问题相关的文本响应。我们使用LangChain的RetrievalQA链来完成这个任务。
综上所述，正如我们讨论了上面涉及的步骤一样，这里是一个使用 LangChain、OpenAI 和 FAISS 在 python 中与 pdf 文档聊天的示例。下面我提供了包含美国宪法的 pdf 文件。
结论
总之，我们讨论了使用 LangChain、FAISS 和 OpenAI 回答文档问题的主题。我们已经看到了 LangChain 如何驱动整个过程，将 PDF 文档分割成更小的块，使用 FAISS 对块进行相似性搜索，并使用 OpenAI 生成问题的答案。我们还看到了如何将这些技术结合起来创建一个系统，该系统可以以自然且信息丰富的方式回答 PDF 文档中的问题。
- 作者:Inevitable AI
- 链接:https://www.Inevitableai.ltd/article/share113
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。