大模型RAG企业级项目实战：Chatdoc智能助手文档（从零开始，适合新手）

news2024/12/30 1:41:39

大模型RAG企业级项目实战：Chatdoc智能助手文档（从零开始，适合新手）

大模型RAG企业级项目实战完整链接

LLM模型缺陷：

​ 知识是有局限性的(缺少垂直领域/非公开知识/数据安全)

​ 知识实时性(训练周期长、成本高)

​ 幻觉问题(模型生成的问题)

​

方法：Retrieval-Augmented Generation（RAG）

​ 检索：根据用户请求从外部知识源检索相关上下文

​ 增强：用户查询和检索到的附加上下文填充至prompt

​ 生成：检索增强提示输入到LLM生成请求响应

步骤1：构建数据索引（Index）

1）加载不同来源、不同格式文档

2）将文档分割块（chunk）

3）对切块的数据进行向量化(embedding)并存储到向量数据库

在这里插入图片描述

完整的 RAG 应用流程主要包含两个阶段：

数据准备阶段：（A）数据提取–> （B）分块（Chunking）–> （C）向量化（embedding）–> （D）数据入库

检索生成阶段：（1）问题向量化–> （2）根据问题查询匹配数据–> （3）获取索引数据 --> （4）将数据注入Prompt–> （5）LLM生成答案

实战：Chatdoc 智能助手文档

读取pdf、excel、doc三种常见的文档格式

根据文档内容，智能抽取内容并输出相应格式

1、安装相关的包

pip install docx2txt
pip install pypdf
pip install nltk
pip install -U langchain-community

2、第一个测试，加载docx文件

#导入必须的包
from langchain.document_loaders import Docx2txtLoader

#定义chatdoc
class Chatdoc():
    def getFile():
        #读取文件
        loader = Docx2txtLoader('/kaggle/input/data-docxdata-docx/.docx')
        text = loader.load()
        return text
Chatdoc.getFile()

3、第二个测试 加载pdf文档

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

#定义chatpdf
class ChatPDF():
    def getFile():
        try:
            #读取文件
            loader = PyPDFLoader('/kaggle/input/data-pdf/-2022.pdf')
            text = loader.load()
            return text
        except Exception as e:
            print(f"Error loading files:{e}")
ChatPDF.getFile()

4、第三个测试，加载xlsx

#出现这个问题：Error loading files:No module named 'unstructured'
pip install unstructured

from langchain.document_loaders import UnstructuredExcelLoader

#定义chatxls
class Chatxls():
    def getFile():
        try:
            #读取文件
            loader = UnstructuredExcelLoader('/kaggle/input/data-xls/TCGA.xlsx',mode = 'elements')
            text = loader.load()
            return text
        except Exception as e:
            print(f"Error loading files:{e}")
Chatxls.getFile()

5、整合优化，动态加载三种文件格式

#导入包
from langchain.document_loaders import UnstructuredExcelLoader,PyPDFLoader,Docx2txtLoader

#定义chatdoc
class ChatDoc():
    def getFile(self):
        doc = self.doc
        loader = {
            "docx": Docx2txtLoader,
            "pdf": PyPDFLoader,
            "xlsx": UnstructuredExcelLoader,
        }
        file_extension = doc.split('.')[-1]  #加载文件，选择文件类型
        loader_class = loader.get(file_extension)
        if loader_class:
            try:
                loader = loader_class(doc)
                text = loader.load()
                return text
            except Exception as e:
                print(f'Error loading{file_extension} files:{e}')
        else:
            print(f'Unsupporyed file extension: {file_extension}')
chat_doc = ChatDoc()
chat_doc.doc = '/kaggle/input/data-docxdata-docx/.docx'
chat_doc.getFile()

6、添加切割器，对文本进行切割

#导入包
from langchain.document_loaders import UnstructuredExcelLoader,PyPDFLoader,Docx2txtLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

#定义chatdoc
class ChatDoc():
    def __init__(self):
        self.doc = None
        self.splitText = []
        
    def getFile(self):
        doc = self.doc
        loader = {
            "docx": Docx2txtLoader,
            "pdf": PyPDFLoader,
            "xlsx": UnstructuredExcelLoader,
        }
        file_extension = doc.split('.')[-1]  #加载文件，选择文件类型
        loader_class = loader.get(file_extension)
        if loader_class:
            try:
                loader = loader_class(doc)
                text = loader.load()
                return text
            except Exception as e:
                print(f'Error loading{file_extension} files:{e}')
                return None
        else:
            print(f'Unsupporyed file extension: {file_extension}')
            return None
        
    def splitsentences(self):
        full_text = self.getFile() #获取文档内容
        if full_text != None:
            #对文档进行切分,chunk_size 指定了每个文本块的最大字符数，而 chunk_overlap 指定了每个块之间的重叠字符数
            text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size = 200,chunk_overlap = 20)
            self.splitText = text_splitter.split_documents(full_text)
        
chat_doc = ChatDoc()
chat_doc.doc = '/kaggle/input/data-docxdata-docx/.docx'
chat_doc.splitsentences()
print(chat_doc.splitText)

7、向量化与存储索引

#导入包
from langchain.document_loaders import UnstructuredExcelLoader,PyPDFLoader,Docx2txtLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS    

__import__('pysqlite3')
import sys
sys.modules['sqlite3'] = sys.modules.pop('pysqlite3')


#定义chatdoc
class ChatDoc():
    def __init__(self):
        self.doc = None
        self.splitText = []
    
    #加载文本
    def getFile(self):
        doc = self.doc
        loader = {
            "docx": Docx2txtLoader,
            "pdf": PyPDFLoader,
            "xlsx": UnstructuredExcelLoader,
        }
        file_extension = doc.split('.')[-1]  #加载文件，选择文件类型
        loader_class = loader.get(file_extension)
        if loader_class:
            try:
                loader = loader_class(doc)
                text = loader.load()
                return text
            except Exception as e:
                print(f'Error loading{file_extension} files:{e}')
                return None
        else:
            print(f'Unsupporyed file extension: {file_extension}')
            return None
    #处理文本的函数
    def splitsentences(self):
        full_text = self.getFile() #获取文档内容
        if full_text != None:
            #对文档进行切分,chunk_size 指定了每个文本块的最大字符数，而 chunk_overlap 指定了每个块之间的重叠字符数
            text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size = 200,chunk_overlap = 20)
            self.splitText = text_splitter.split_documents(full_text)
    
    #向量化与向量存储
    def embeddingAndVectorDB(self):
        embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
        db = FAISS.from_documents(documents = self.splitText, embedding = embeddings)
        return db
        
chat_doc = ChatDoc()
chat_doc.doc = '/kaggle/input/data-docxdata-docx/.docx'
chat_doc.splitsentences()
chat_doc.embeddingAndVectorDB()

<langchain_community.vectorstores.faiss.FAISS at 0x7b0d79747160>

8、索引并使用自然语言找出相关的文本块

#导入包
from langchain.document_loaders import UnstructuredExcelLoader,PyPDFLoader,Docx2txtLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS    

__import__('pysqlite3')
import sys
sys.modules['sqlite3'] = sys.modules.pop('pysqlite3')


#定义chatdoc
class ChatDoc():
    def __init__(self):
        self.doc = None
        self.splitText = []
    
    #加载文本
    def getFile(self):
        doc = self.doc
        loader = {
            "docx": Docx2txtLoader,
            "pdf": PyPDFLoader,
            "xlsx": UnstructuredExcelLoader,
        }
        file_extension = doc.split('.')[-1]  #加载文件，选择文件类型
        loader_class = loader.get(file_extension)
        if loader_class:
            try:
                loader = loader_class(doc)
                text = loader.load()
                return text
            except Exception as e:
                print(f'Error loading{file_extension} files:{e}')
                return None
        else:
            print(f'Unsupporyed file extension: {file_extension}')
            return None
    #处理文本的函数
    def splitsentences(self):
        full_text = self.getFile() #获取文档内容
        if full_text != None:
            #对文档进行切分,chunk_size 指定了每个文本块的最大字符数，而 chunk_overlap 指定了每个块之间的重叠字符数
            text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size = 200,chunk_overlap = 20)
            self.splitText = text_splitter.split_documents(full_text)
    
    #向量化与向量存储
    def embeddingAndVectorDB(self):
        embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
        db = FAISS.from_documents(documents = self.splitText, embedding = embeddings)
        return db
    
    #提问并找到相关的文本块
    def askAndFindFiles(self, question):
        db = self.embeddingAndVectorDB()
        #用于设置数据库以供检索操作使用
        retriever = db.as_retriever()
        results = retriever.invoke(question)
        return results
        
chat_doc = ChatDoc()
chat_doc.doc = '/kaggle/input/data-docxdata-docx/.docx'
chat_doc.splitsentences()
chat_doc.askAndFindFiles("这篇文章的题目是什么？")

此种方式可以找到一些相关的信息块，但是不够精准，接下来使用多重查询进行优化，提高查询的精度

9、使用多重查询提高文档检索精确度

#导入包
from langchain.document_loaders import UnstructuredExcelLoader,PyPDFLoader,Docx2txtLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS    

#引入多重查询检索和LLM
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
from langchain.chat_models import ChatAnthropic

__import__('pysqlite3')
import sys
sys.modules['sqlite3'] = sys.modules.pop('pysqlite3')


#定义chatdoc
class ChatDoc():
    def __init__(self):
        self.doc = None
        self.splitText = []
    
    #加载文本
    def getFile(self):
        doc = self.doc
        loader = {
            "docx": Docx2txtLoader,
            "pdf": PyPDFLoader,
            "xlsx": UnstructuredExcelLoader,
        }
        file_extension = doc.split('.')[-1]  #加载文件，选择文件类型
        loader_class = loader.get(file_extension)
        if loader_class:
            try:
                loader = loader_class(doc)
                text = loader.load()
                return text
            except Exception as e:
                print(f'Error loading{file_extension} files:{e}')
                return None
        else:
            print(f'Unsupporyed file extension: {file_extension}')
            return None
    #处理文本的函数
    def splitsentences(self):
        full_text = self.getFile() #获取文档内容
        if full_text != None:
            #对文档进行切分,chunk_size 指定了每个文本块的最大字符数，而 chunk_overlap 指定了每个块之间的重叠字符数
            text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size = 200,chunk_overlap = 20)
            self.splitText = text_splitter.split_documents(full_text)
    
    #向量化与向量存储
    def embeddingAndVectorDB(self):
        embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
        db = FAISS.from_documents(documents = self.splitText, embedding = embeddings)
        return db
    
    #提问并找到相关的文本块
    def askAndFindFiles(self, question):
        db = self.embeddingAndVectorDB()
        #把问题交给LLM进行多角度扩展
        llm = ChatAnthropic(anthropic_api_key="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")
        retriever_from_llm = MultiQueryRetriever.from_llm(
            retriever = db.as_retriever(),
            llm = llm
        )
        return retriever_from_llm.aget_relevant_documents(question)
    
        
chat_doc = ChatDoc()
chat_doc.doc = '/kaggle/input/data-docxdata-docx/.docx'
chat_doc.splitsentences()
unique_doc = await chat_doc.askAndFindFiles("文章的题目是什么？")
print(unique_doc)

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