在AI技术的浪潮中,大模型以其强大的问题回答能力,正逐渐渗透到各行各业,成为推动行业发展的新引擎。然而,大模型并非万能,它在实时性和私有领域知识覆盖上存在局限。为了克服这些限制,本文将带你深入了解如何利用检索增强生成模型(RAG)来扩展大模型的能力,并通过一个实战案例,展示如何构建一个基于RAG的AI知识库。
一、大模型的局限与RAG的机遇
大模型虽然在处理通用问题上表现出色,但在面对实时数据和私有领域知识时,却显得力不从心。为了解决这一问题,RAG技术应运而生。RAG通过构建知识库,动态补充大模型的知识储备,使其能够回答更多问题,从而增强其应用范围和深度。
二、RAG构建流程详解
构建一个基于RAG的AI知识库,可以分为以下五个步骤:
我们将借助pdfminer库中的三个强大工具来处理PDF文档,以便于我们能够更高效地提取和处理所需信息。
(1)pdfminer.six:这是一个多功能库,专门设计来处理PDF文档。它的核心功能包括从PDF文件中提取文本和布局信息,让我们能够以编程的方式自动化处理PDF文档,极大地提高了工作效率。
(2)pdfminer.high_level:作为PDFMiner的高级接口,此工具为我们提供了一套简化的方法来处理PDF文档。它特别适合于执行高级文档处理任务,如文本提取和页面信息获取,使得我们能够快速访问和操作PDF中的文本内容。
(3)pdfminer.layout:这是PDFMiner库的一个组成部分,专注于解析和处理PDF文档的布局信息。它能够识别文本在页面上的确切位置、字体样式等细节,对于需要根据页面布局进行特定处理的场景来说,是一个非常有用的工具。
通过这三个工具的协同工作,我们能够将PDF文档中的数据转换成可供程序进一步分析和利用的格式,为后续的知识库构建和信息检索打下坚实的基础。
在控制台输入:
`#调用包管理工具即可下载: pip install pdfminer.six`
把对应的工具导入代码文件中,接下来就可以写主体的代码了:
`from pdfminer.high_level import extract_pages from pdfminer.layout import LTTextContainer def``extract_text_from_pdf``(filename, page_numbers=None, min_line_length=1):` `'''从 PDF 文件中(按指定页码)提取文字'''` `paragraphs = [] buffer =` `''` `full_text = '' # 提取全部文本 for i, page_layout in enumerate(extract_pages(filename)): # 如果指定了页码范围,跳过范围外的页 if page_numbers is not None and i not in page_numbers: continue for element in page_layout: if isinstance(element, LTTextContainer): full_text += element.get_text() +` `'\n'` `# 按空行分隔,将文本重新组织成段落 lines = full_text.split(``'\n'``)`
使用pdfminer库中的extract_pages函数从指定的PDF文件中提取页面布局信息。
遍历每个页面的布局信息,仅保留文本容器LTTextContainer类型的元素,并将其文本内容拼接成一个完整的文本字符串full_text。
`for text in lines: if len(text) >= min_line_length: buffer += (``' '``+text) if not text.endswith(``'-'``) else text.strip(``'-'``) elif buffer: paragraphs.append(buffer) buffer =` `''` `if buffer: paragraphs.append(buffer) return paragraphs paragraphs = extract_text_from_pdf(``"llama2.pdf"``, min_line_length=10) for para in paragraphs[:3]: print(para+``"\n"``)`
在处理PDF文档转换为可编辑文本的过程中,我们采取了一系列精细化的步骤来优化文本的质量和结构。以下是我们实施的文本处理流程:
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