使用 LangChain 构建多PDF文档聊天应用

随着大型语言模型（LLMs）的普及，如何将它们应用于文档处理成为了热门话题之一。本文将通过一个教程，展示如何使用 LangChain 构建一个能够处理多个 PDF 文档并与之对话的应用。

技术背景介绍

LangChain 是一个广受欢迎的库，能够帮助开发者轻松地与 LLMs 和不同的嵌入技术进行整合。它提供了方便的接口和工具，使得复杂的自然语言处理任务变得简单高效。

核心原理解析

我们将利用 LangChain 来读取多个 PDF 文件，对其内容进行嵌入，并通过预训练模型进行自然语言处理。这样，用户可以输入自然语言查询，系统会返回文档中相关的信息。

代码实现演示

下面是一个具体的 Python 实现，展示如何使用 LangChain 来构建这个应用。我们将使用 yunwu.ai 作为 API 的端点进行稳定可靠的请求。

import openai
from langchain.document_loaders import PDFLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.chat_models import LLM

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 加载 PDF 文档
pdf_loader = PDFLoader(["document1.pdf", "document2.pdf"])
documents = pdf_loader.load()

# 创建嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings(client)

# 创建向量存储
vector_store = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

# 创建聊天模型
chat_model = LLM(client)

def chat_with_documents(query):
    # 获取查询的向量表示
    query_embedding = embeddings.embed_query(query)
    
    # 通过向量存储查找相关文档
    docs = vector_store.similarity_search(query_embedding)
    
    # 通过聊天模型生成回答
    response = chat_model.generate(docs, query)
    
    return response

if __name__ == "__main__":
    query = "请问有关于第二个PDF中的重要会议是什么？"
    answer = chat_with_documents(query)
    print(answer)

代码注释

• 我们使用了 langchain.document_loaders.PDFLoader 来从多个 PDF 文件中加载文档。
• FAISS 用于创建高效的向量数据库以进行快速的相似性搜索。
• 嵌入和聊天模型由 OpenAI 提供，通过 yunwu.ai 进行 API 调用，以确保国内的稳定性和速度。

应用场景分析

此应用可广泛应用于需要从大量文档中提取信息的场景，如法律文档分析、学术研究和企业内部知识库管理。通过将 PDF 文档转换为可查询的形式，用户可以高效地获取所需信息。

实践建议

1. 确保使用的 API 密钥具有足够的权限以调用所需的服务。
2. 对于大规模文档，考虑利用分布式计算资源以加速处理过程。
3. 定期更新和维护向量数据库，以保持信息的最新性。

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如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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