探索大模型应用：构建基于检索的RAG实战指南

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：

1.文档加载与文本提取

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：

（1ÿ