在文章NLP（六十）Baichuan-13B-Chat模型使用体验中，我们介绍了Baichuan-13B-Chat模型及其在向量嵌入和文档阅读上的初步尝试。
  本文将详细介绍如何使用Baichuan-13B-Chat模型来构建智能文档问答助手。

文档问答流程

  智能文档问答助手的流程图如下：

• 文档加载（Document Loading）:加载文档，文档格式为URL，PDF，Database。本项目暂时先支持txt文件，后续将支持更多文件格式；
• 文档划分（Splitting）：将文档按照特定格式进行划分，形成文档片段。本项目采用的文档划分方式为LangChain中的RecursiveCharacterTextSplitter，参考网址为：https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/document_transformers/text_splitters/recursive_text_splitter。
• 文档存储（Storage）:将划分后的文档进行向量嵌入，再插入至向量数据库。本项目采用的储存方式为ElasticSearch及向量数据库Milvus。
• 文档召回：对于输入query，从文档存储中召回相关文档片段。本项目采用的召回方式为ElasticSearch中的内置BM25相似度算法及Milvus中的向量距离。
• 问答输出：对于召回文档和输入query，构建合适的Prompt，利用大模型（LLM）输出最终答案。

  下面讲介绍细节。本项目已在Github上开源，项目网址为：https://github.com/percent4/document_qa_with_llm 。

环境搭建

  本项目开发的Web框架为Flask，API接口两个：文件上传接口和文档问答接口。文件上传接口如下：

  文档召回采用ElasticSearch和Milvus相结合的方式，设置ElasticSearch和Milvus召回最相似文本数量为2。
  ElasticSearch中创建的index为docs，mapping结构如下：

{
  "docs" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "cont_id" : {
          "type" : "integer"
        },
        "content" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_smart"
        },
        "source" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    }
  }
}

其中source代表上传文档名称，cont_id为文本片段编号，content为文本片段。content字段采用的analyzer为ik_smart，该analyzer可较好地对中文进行分词。
  Milvus创建的collection为docs_qa，schema如下：

embeddings字段为Baichuan-13B-Chat模型的文本向量嵌入，向量维度为512，范数为1（即单位向量），搜索距离度量采用IP，即两个向量的内积。
  大模型采用Baichuan-13B-Chat，主要用于文本片段的向量嵌入和文档问答。关于Baichuan-13B-Chat模型的部署和使用，可参考文章NLP（六十）Baichuan-13B-Chat模型使用体验。

文档问答

  本文使用的文档为《封神》耗资30亿，第一部上映第次日，北京文化跌停，访问网址为：https://m.jrj.com.cn/madapter/stock/2023/07/22141537710254.shtml ，将其文本内容保存为txt文件，并通过文件上传接口，将数据内容插入至ES和Milvus。
  我们的问题（输入query）为：封神第一部什么时候上映的？，对其进行向量嵌入，在ES和Milvus中召回的相似文本为：

《封神》耗资30亿，第一部上映第次日，北京文化跌停热点快报 2023-07-22 14:15:04《封神第一部》刚刚上映，北京文化股价却出现下跌。7月21日，A股影视传媒板块震荡下挫，北京文化收于跌停，报7.56元，总市值54.12亿元，板块内个股慈文传媒、荣信文化、中国出版、上海电影等跟跌。值得关注的是，《封神第一部》7月20日才正式上映，北京文化为该影片的出品方。
落地误差只有1公里，3条飞船实现了第一阶段的全部任务。
北京文化曾成功投资《我不是药神》《战狼》《流浪地球》《你好，李焕英》等多部爆款影片。此前《封神第一部》宣布定档，北京文化曾迎来3连板。

  大模型问答的Prompt为：

[
    {
        "role": "system",
        "content": "你是一个出色的文档问答助手，回答要合理、简洁，回复语言采用中文，。若问题与文本片段相关，请根据给定的文本片段和问题，答案以\"根据文档知识\"开头若问题与文本片段相关性较小，则使用外部知识回答问题，答案以\"根据外部知识\"开头。"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "使用下面的文本片段列表，回答问题：封神第一部什么时候上映的？\n\n文本片段1: 《封神》耗资30亿，第一部上映第次日，北京文化跌停热点快报 2023-07-22 14:15:04《封神第一部》刚刚上映，北京文化股价却出现下跌。7月21日，A股影视传媒板块震荡下挫，北京文化收于跌停，报7.56元，总市值54.12亿元，板块内个股慈文传媒、荣信文化、中国出版、上海电影等跟跌。值得关注的是，《封神第一部》7月20日才正式上映，北京文化为该影片的出品方。\n文本片段2: 落地误差只有1公里，3条飞船实现了第一阶段的全部任务。\n文本片段3: 北京文化曾成功投资《我不是药神》《战狼》《流浪地球》《你好，李焕英》等多部爆款影片。此前《封神第一部》宣布定档，北京文化曾迎来3连板。\n"
    }
]

输出答案为：

根据文档知识，《封神第一部》于2023年7月20日上映。

更多测试内容可参考本项目的Github网址。

总结

  本项目的Github网址为：https://github.com/percent4/document_qa_with_llm ，后续将持续优化这个项目，提升文档问答的方便性和智能性。
  本文详细介绍了如何使用Baichuan-13B-Chat模型来构建智能文档问答助手，希望能给读者们一些启发。