构建基于PDF文档的问答系统：使用Python和LangChain实现高效文档处理与信息检索

构建基于PDF文档的问答系统：使用Python和LangChain实现高效文档处理与信息检索

引言

在现代信息化社会中，PDF文件是保存和传播重要信息的常用格式。这些文件中往往包含丰富的非结构化数据，如企业报告、研究论文和政府文件等。然而，由于其格式和内容的复杂性，直接使用传统的文本处理工具处理PDF文件存在一定困难。为了解决这一问题，本文将详细介绍如何利用Python和LangChain库，构建一个能够对PDF文档内容进行问答的系统。

通过本文的讲解，您将学会如何加载PDF文档、将其内容转换为语言模型（LLM）可处理的格式，并构建一个检索增强生成（RAG）系统，能够高效回答与文档内容相关的问题。我们将使用LangChain提供的文档加载器和OpenAI模型来实现这一目标。

目录

1. 环境设置与依赖安装
2. 加载和处理PDF文档
3. 文本分割与向量存储
4. 构建检索增强生成（RAG）管道
5. 系统测试与问答示例
6. 高级用法与优化策略
7. 结论
8. 参考资料

1. 环境设置与依赖安装

在开始构建系统之前，我们需要安装一些必要的依赖库，并