LangChain加载PDF文件使用的是pypdf，先安装：pip install pypdf 加载代码示例：fromlangchain_community....
目前最火的应用应该是 chatPDF,就是这种功能。 1,短文本总结 代码语言:javascript 复制 # Summaries Of Short Text from langchain.llms import OpenAI from langchain import PromptTemplate llm = OpenAI(temperature=0, model_name = 'gpt-3.5-turbo', openai_api_key=openai_api_key) # 初始化LLM模型# ...
要构建知识图谱，您只需要一些相关的文本数据。在这里，我从字符串输入加载文本。但是，重要的是要注意，您还可以使用Python中的数据加载器[3]从一些流行的数据格式（如PDF、JSON、markdown等）加载数据。# Run the chain with the specified texttext = "The city of Paris is the capital and most populous ci...
LangChain 集成了许多 PDF 解析器。有些解析器简单且相对较低级;其他解析器将支持 OCR 和图像处理,或执行高级文档布局分析。正确的选择取决于您的需求。 使用的 sample file: 放在包的static 文件中 file_path="./qianfan/static/layout-parser-paper.pdf" 许多现代 LLM 支持对多模态输入(例如图像)进行推理。在...
token数量限制,如果让它对一个300页的pdf进行总结,直接使用则无能为力。 不能进行联网,获取不到最新的内容。 不能与其他数据源链接。 另外作为一个胶水层框架,极大地提高了开发效率,它的作用可以类比于jquery在前端开发中的角色,使得开发者可以更专注于创新和优化产品功能。
步骤一:使用PyPDFLoader加载器将PDF文件加载到文档数组中,每个文档包含页面内容和元数据,如页数。这样可以通过页数检索文档。 步骤二:使用文本分割器(Text Splitters)将长文本拆分成语义上有意义的块,确保保留上下文关系。递归字符文本分割器(RecursiveCharacterTextSplitter)是本方案中选择的分割器,它按顺序进行文本分割,...
可以连接多种数据源,比如网页链接、本地 PDF 文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了 Model I/O(输入/输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件 可以使用链的方式组装这些组件,以便最好地完成特定用例。 围绕以上设计原则,LangChain 解决了现在开发人工智能应用的一些切实...
可以连接多种数据源,比如网页链接、本地 PDF 文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了 Model I/O(输入 / 输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件 可以使用链的方式组装这些组件,以便最好地完成特定用例。
token数量限制,如果让它对一个300页的pdf进行总结,直接使用则无能为力。 不能进行联网,获取不到最新的内容。 不能与其他数据源链接。 另外作为一个胶水层框架,极大地提高了开发效率,它的作用可以类比于jquery在前端开发中的角色,使得开发者可以更专注于创新和优化产品功能。
pdf and split it into chunks loader = OnlinePDFLoader("https://d18rn0p25nwr6d.cloudfront.net/CIK-0001813756/975b3e9b-268e-4798-a9e4-2a9a7c92dc10.pdf") data = loader.load() from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(...