LP(六十九)智能文档助手升级

news2024/11/24 13:23:31

本文在笔者之前研发的大模型智能文档问答项目中,开发更进一步,支持多种类型文档和URL链接,支持多种大模型接入,且使用更方便、高效。

项目介绍

在文章NLP(六十一)使用Baichuan-13B-Chat模型构建智能文档中,笔者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。

一般,使用大模型来实现文档问答功能的流程图如下:

LangChain文档问答流程

本次,笔者在之前的项目中更进一步,支持的功能如下:

  • 支持多种格式文档(包括txt, pdf, docx)和URL链接
  • 问答可视化页面
  • 问答可追溯,加入高亮显示
  • 单/多模型调用
  • 模型效果对比

说明如下:

  1. 支持的文档格式由LangChain提供,URL链接的解析由LangChain中的 seleniumunstructured,可支持JavaScript渲染的页面。但网页解析(或者说爬虫)是一项复杂而艰巨的任务,不可能在本项目中实现所有的网页解析。
  2. 可视化问答页面由Gradio模块实现
  3. 支持单模型或多模型调用,并且可以提供问答溯源。同时,还支持不同模型回答结果的比对,该想法来源于OpenCompass .

在工程开发上,加入的特性(features)如下:

  • 丰富使用文档
  • 加入配置文件
  • 增加日志调用
  • ES分词器支持用户词典
  • Milvus支持初步筛选的阈值配置

本项目已开源至Github,代码实现可参考document_qa_with_llm,这里不再讲解代码细节。

支持文档格式

本项目原先只支持txt格式,现在已支持多种格式文档(包括txt, pdf, docx)和URL链接,这得益于LangChain框架中的文档加载模块,使得各种格式的文档加载变得更加统一、简洁、高效。

本项目中的文件解析脚本如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
from langchain.document_loaders import TextLoader, PyPDFLoader, Docx2txtLoader, SeleniumURLLoader

from utils.logger import logger


class FileParser(object):
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path

    def txt_loader(self):
        documents = TextLoader(self.file_path, encoding='utf-8').load()
        return documents

    def pdf_loader(self):
        loader = PyPDFLoader(self.file_path)
        documents = loader.load_and_split()
        return documents

    def docx_loader(self):
        loader = Docx2txtLoader(self.file_path)
        documents = loader.load()
        return documents

    def url_loader(self):
        loader = SeleniumURLLoader(urls=[self.file_path])
        documents = loader.load()
        return documents

    def parse(self):
        logger.info(f'parse file: {self.file_path}')
        if self.file_path.endswith(".txt"):
            return self.txt_loader()
        elif self.file_path.endswith(".pdf"):
            return self.pdf_loader()
        elif self.file_path.endswith(".docx"):
            return self.docx_loader()
        elif "http" in self.file_path:
            return self.url_loader()
        else:
            logger.error("unsupported document type!")
            return []


if __name__ == '__main__':
    txt_file_path = "/Users/admin/PycharmProjects/document_qa_with_llm/files/gdp.txt"
    content = FileParser(txt_file_path).parse()
    print(content)

    pdf_file_path = "/Users/admin/PycharmProjects/document_qa_with_llm/files/oppo_n3_flip.pdf"
    content = FileParser(pdf_file_path).parse()
    print(content)

    docx_file_path = "/Users/admin/PycharmProjects/document_qa_with_llm/files/haicaihua.docx"
    content = FileParser(docx_file_path).parse()
    print(content)

    url = "https://gaokao.xdf.cn/202303/12967078.html"
    url = "https://www.hntv.tv/50rd/article/1/1700396378818207745?v=1.0"
    content = FileParser(url).parse()
    print(content)

问答测试

文档上传页面如下,支持多种格式文档上传和URL解析(依赖于页面解析能力),页面较为粗糙。

文件上传页面

上传后的文件会放至files文件夹上,示例文档可在Github项目中files文件夹中参考。

  • txt文件

我们以files/dengyue.txt为例,问答如下:

你知道格里芬的职务吗?
格里芬的职务是美国宇航局局长。

格里芬发表演说时讲了什么?
根据文档知识,格里芬发表演说时讲了如下内容:他认为如果中国人愿意,2020年他们可以实现载人登月工程。此外,叶培建院士也曾发表自己的观点,认为2025年比较合适。然而,根据中国科学院编制的50年长远规划,中国要实现载人登月工程是2030年。

  • pdf文件

我们以files/oppo_n3_flip.pdf为例,回答如下:

OPPO最新款折叠屏手机叫什么?
OPPO最新款折叠屏手机是OPPO Find N3 Flip。

腾讯有发布自研的大模型吗,什么时候发布的?
是的,腾讯已经发布了自研的大语言模型,名为 “ 混元大模型 ” 。它在 2023 年腾讯全球数字生态大会上正式对外亮相。具体时间为 9 月 7 日。

  • docx文件

我们以files/haicaihua.docx为例,回答如下:

海菜花对生长环境有什么要求?
海菜花对生长环境要求极高,只能在水体洁净、透明度较高的水体中生长,被誉为水质的“试金石”。

  • URL链接

我们以https://gaokao.xdf.cn/202303/12967078.html 为例,回答如下:

电子科技大学2022年招生多少人?
电子科技大学2022年招生总计划是5030人,其中“电子科技大学”将面向全国招生3300余人,“电子科技大学(沙河校区)”将面向部分省份招生1700余人。

电子科技大学的官网?
电子科技大学的官网是:http://www.zs.uestc.edu.cn/

可视化问答

除了之前的API调用,本项目还支持可视化问答。该功能由Gradio模块实现,支持在页面上进行可视化问答,同时还支持多模型调用,支持的大模型如下:

  • Baichuan-13B-Chat: 百川智能发布的模型,现已更新至Baichuan2
  • LLAMA-2-Chinese-13b-Chat: 在LLAMA 2模型上进行微调得到的中文对话模型
  • internlm-chat-7b:上海人工智能实验室发布的书生(InternLM)对话模型

这些都是中文大模型。理论上,支持的模型由FastChat 和 部署的GPU型号、数量决定,本项目只考虑以上三种。

该页面支持多模型或单模型的问答。多模型问答时,可比较不同模型在相同的Prompt下的回答效果,作为模型评估的一种方式。

单模型问答

多模型问答

同时,该页面还支持问答溯源,可追踪文档问答得到的答案所需的引用文本和对用的数据来源。

问答溯源

问答溯源中的文本高亮

由于Gradio中的表格不支持单元格内文本高亮,因此,我们所用它自带的高亮文本控件对问答溯源中的引用文本进行文本高亮,方便我们对回答内容在原文中的位置进行确认,避免大模型幻觉问题。

问答溯源中的文本高亮算法如下:

  1. 找到问答所在的引用文本列表,由ES和Milvus产生
  2. 对引用文本拆分成列表
  3. 得到与回答相似度最高的文本,相似度采用Jaccard系数
  4. 将相似度最高文本中与回答重合的部分,进行高亮显示

问答溯源中的文本高亮

总结

本项目在之前开源的基础上,加入了更丰富的功能,包括支持多种格式文档解析和URL解析,支持问答可视化页面,支持单/多模型调用,支持多模型效果对比。

本项目已开源至Github,代码实现可参考document_qa_with_llm 。

推荐阅读

  • NLP(六十一)使用Baichuan-13B-Chat模型构建智能文档
  • Gradio入门(1)输入输出、表格、文本高亮

欢迎关注我的公众号NLP奇幻之旅,原创技术文章第一时间推送。

欢迎关注我的知识星球“自然语言处理奇幻之旅”,笔者正在努力构建自己的技术社区。

引用链接

[1] 大模型智能文档问答项目: https://github.com/percent4/document_qa_with_llm
[2] OpenCompass: https://opencompass.org.cn/
[3] document_qa_with_llm: https://github.com/percent4/document_qa_with_llm
[4] 文档加载模块: https://python.langchain.com/docs/integrations/document_loaders/
[5] FastChat: https://github.com/lm-sys/FastChat
[6] document_qa_with_llm: https://github.com/percent4/document_qa_with_llm

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/993942.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

CodeJock Active-X / COM v22.1.0 Crack

CodeJock Active-X / COM v22.1.0--这个支持 Unicode 啦, Unicode Unicode 创建专业应用程序,其中包含一整套高度可定制的用户界面组件,包括 Visual Studio 风格的对接窗格和 Office 风格的功能区、工具栏和菜单,为您的应用程序…

电商邮件营销攻略:教你如何有效运营邮件营销策略!

作为一种领先的营销渠道,电子邮件营销已被电子商务公司作为推动客户参与度、促进销售和提高ROI的不可或缺的方式。在这篇文章中,我们将深入探讨电子商务公司为什么要做EDM邮件营销?以及电商公司怎么做邮件营销? 一、电子商务公司…

系统架构设计师(第二版)学习笔记----多媒体技术

【原文链接】系统架构设计师(第二版)学习笔记----多媒体技术 文章目录 一、多媒体概述1.1 媒体的分类1.2 多媒体的特征1.3 多媒体系统的基本组成 二、多媒体系统的关键技术2.1 多媒体系统的关键技术2.2 视频技术的内容2.3 音频技术的内容2.4 数据压缩算法…

时序分解 | MATLAB实现基于SSA奇异谱分析的信号分解分量可视化

时序分解 | MATLAB实现基于LMD局部均值分解的信号分解分量可视化 目录 时序分解 | MATLAB实现基于LMD局部均值分解的信号分解分量可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 奇异谱分解奇异谱分析SSA 可直接替换txt数据运行 Matlab 1.包含3D分解效果图 频谱图等…

多路转接之PollEpoll

文章目录 Pollpoll函数接口poll的优缺点poll示例Util.hpp(所用到的函数方法)Server.hppServer.cclog.hpp(日志) Epollepoll的相关系统调用epoll_createepoll_ctlepoll_wait epoll工作原理epoll的优点epoll工作方式对比LT和ETepoll服务器(LT模式)示例Util.hpp(需要调用的函数)Se…

DeepinV20/Ubuntu安装postgresql方法

首先,建议看一下官方的安装文档PostgreSQL: Linux downloads (Ubuntu) PostgreSQL Apt Repository 简单的说,就是Ubuntu下的Apt仓库,可以用来安装任何支持版本的PgSQL。 If the version included in your version of Ubuntu is not the one…

一笑的大型连续剧之第二集

开场白 各位小伙伴们大家晚上好,今天来和大家一起更新一下我的开发之旅的第二集。上周时间也已经匆匆过去了。今天也是周六晚上了,这个周末很充实但是又很空虚。 本周小结 本周完成了我开发旅途中的第一个模块,关于绩效面谈的一个模块的一…

树莓派入门

目录 前言系统烧录使用官方烧录工具选择操作系统选择存储卡配置 Win32DiskImager 有屏幕树莓派开机树莓派关机无屏幕树莓派开机获取树莓派IP地址通过路由器获取共享网络方式获取给树莓派配置静态IP地址查找默认网关分盘给树莓派的IP地址修改树莓派DHCP配置文件 ssh登录 让树莓派…

排序(408)

一、插入排序(直接、折半、希尔) 【2009统考】若数据元素序列{11,12,13,7,8,9,23,4,5}是采用下列排序方法之一得到的第二趟排序后的结果,则该排序算法只能是(B) A、冒泡排序 B、插入排序 C、选择排序 …

freemarker模板引擎详解以及使用方法

哈喽!大家好,我是旷世奇才李先生 文章持续更新,可以微信搜索【小奇JAVA面试】第一时间阅读,回复【资料】更有我为大家准备的福利哟,回复【项目】获取我为大家准备的项目 文章目录 一、freemarker 介绍1、简介 二、free…

Java 基于 SpringBoot 的酒店管理系统,附源码和数据库

博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝30W,Csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 文章目录 一、前言介绍二、系统结构三、系统详细实现3.1用户信息管理3.2会员信息管理3.3客房信息管理3.4收藏…

浅析linux异步io框架 io_uring

前言 Linux内核5.1支持了新的异步IO框架iouring,由Block IO大神也即Fio作者Jens Axboe开发,意在提供一套公用的网络和磁盘异步IO,不过io_uring目前在磁盘方面要比网络方面更加成熟。 目录 背景简介 io_uring 系统API liburing 高级特性…

SpringBoot实例类-@Data

1.配置pom.xml 说明&#xff1a;添加lombok依赖 <!-- lombok--><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency> 2.刷新maven 说明&#xff1a;一般修改xml文件就需要刷…

数据库相关基础知识

第一章 概念 1、数据&#xff1a;描述事物的符号记录称为数据。特点&#xff1a;数据和关于数据的解释不可分。 2、数据库&#xff1a;长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量的数据的集合。数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储&#xff0c;具有较小的冗余度、…

Linux —— 信号阻塞

目录 一&#xff0c;信号内核表示 sigset_t sigprocmask sigpending 二&#xff0c;捕捉信号 sigaction 三&#xff0c;可重入函数 四&#xff0c;volatile 五&#xff0c;SIGCHLD 信号常见概念 实际执行信号的处理动作&#xff0c;称为信号递达Delivery&#xff1b;信…

广东智科与涂鸦智能达成合作,引领热泵市场智能转型新风向

全球能源危机正推动热泵市场的增长&#xff0c;据国际能源署报道&#xff0c;2022年全球热泵的销售额增长达11%&#xff0c;欧洲的销售额增长更是达到了40%。中国作为热泵市场的最大出口国&#xff0c;全球热泵市场需求的激增对于中国企业而言无疑是一剂“振奋剂”。 广东智科电…

QT/QTCreator开发/使用技巧

调试模式完整的展示过长的字符串 如图&#xff0c;当字符串过长时在调试模式下&#xff0c;无法非常清晰的看到全部的字符串&#xff0c;此时可以通过 右键菜单→ change value display format→spearate Window。此时字符串将单独显示在一个独立的窗口里。如果你想回到原状勾选…

关于“找不到mfc140u.dll,无法继续执行代码”问题的分析处理方法

我想和大家分享一个在编程过程中经常会遇到的问题——找不到mfc140u.dll,无法继续执行代码。找不到 mfc140u.dll&#xff0c;这个问题可能会让我们感到困扰。mfc140u.dll 是 Microsoft Foundation Classes&#xff08;MFC&#xff09;库的一部分&#xff0c;它是一个 Windows 系…

MySQL——读写分离

简介 读写分离&#xff0c;基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作&#xff08;INSERT、UPDATE、DELETE&#xff09;&#xff0c;而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过 主从复制&#xff…

领域驱动设计:领域事件

文章目录 领域事件识别领域事件领域事件相关案例领域事件总体架构 领域事件 领域事件是领域模型中非常重要的一部分&#xff0c;用来表示领域中发生的事件。一个领域事件将导致进一步的业务操作&#xff0c;在实现业务解耦的同时&#xff0c;还有助于形成完整的业务闭环。 举例…