AI智能对话的新突破：使用RAG和LangChain让PDF文件开口说话

人工智能

2023-09-20 01:28:38

RAG 和 LangChain：与 PDF 文件进行自然语言对话的新时代

当你浏览 PDF 文件时，是否曾经希望它们能说话，就像有思想和智慧一样？好消息是，现在你可以了！得益于 RAG（检索增强生成模型）和 LangChain（一个大型语言模型），你可以在对话中轻松与 PDF 文件互动。

什么是 RAG 和 LangChain？

RAG（检索增强生成模型）： RAG 是一种先进的 AI 技术，可以从多种来源快速检索相关信息，并基于这些信息生成连贯且高质量的文本。
LangChain： LangChain 是一个经过训练以理解和生成人类语言的大语言模型，具有强大的对话能力。

RAG 和 LangChain 如何合作？

将 RAG 和 LangChain 结合起来，就像给 PDF 文件装上了一颗会说话的大脑。你可以向它提出任何问题，它都能从 PDF 文件的内容中查找相关信息，并以自然流畅的语言回答你。

实用应用

RAG 和 LangChain 的组合为与 PDF 文件对话带来了全新体验，同时还具有广泛的实用应用场景：

学习新知识： 通过对话的方式从相关 PDF 文件中获取信息，提高学习效率。
工作中查找信息： 快速查找 PDF 文件中的信息，节省时间和精力。
阅读理解： 与 PDF 文件进行对话，更好地理解其内容。
问答游戏： 使用 RAG 和 LangChain 来进行基于 PDF 文件内容的问答游戏。
客户支持： 通过对话方式从 PDF 文档中提取信息，为客户提供即时支持。

代码示例

要使用 RAG 和 LangChain 与 PDF 文件对话，你可以使用以下代码示例：

import rag
import langchain

# 加载 PDF 文件
pdf_path = "path/to/pdf_file.pdf"
pdf_text = rag.extract_text_from_pdf(pdf_path)

# 创建 RAG 和 LangChain 对象
rag_model = rag.RAG()
langchain_model = langchain.LangChain()

# 与 PDF 文件对话
while True:
    # 从用户获取问题
    question = input("提问：")

    # 使用 RAG 从 PDF 中检索信息
    retrieved_info = rag_model.retrieve(pdf_text, question)

    # 使用 LangChain 生成答案
    answer = langchain_model.generate(retrieved_info, question)

    # 打印答案
    print("回答：", answer)