2.1 从 PDF 中提取表格 完成从 PDF 中提取表格的任务,可以依赖多种光学字符识别(OCR)技术和库,同时也可以考虑使用云服务,但这涉及较高的成本。UnstructuredIO 提供了一个功能强大的 partition_pdf 方法,它通过多个参数让你能够灵活地在处理速度和识别准确性之间做出权衡,并且可以指定特定的深度学习模...
本示例程序,使用的是一个PDF文件,由于我们并未指定分割等策略,LlamaIndex对于PDF文件是以Page为单位,进行切割,最终将所有的Document对象存储进入向量数据库 2.1.2 构建向量数据库索引(Index) 当本地数据集处理完成,得到一个Document集合的时候,此时,这需要构建向量数据库的索引,主要是包含几个过程: ...
允许与外部应用程序框架(例如:LangChain、Flask、Docker、ChatGPT 或其他任何东西)轻松集成。 pypdf+PyCryptodome pypdf是一个免费开源的纯 python PDF 库,能够拆分、合并、裁剪和转换 PDF 文件的页面。本文将使用这个库来解析 PDF 文件。 PyCryptodome 是另一个有助于在解析 PDF 文件时防止错误的库。 gradio Gradio...
pip3 install llama-index openai elasticsearch transformers load_dotenv pypdf 我们接下来在当前的工作目录中创建一个叫做 .env 的文件: .env OPENAI_API_KEY="YourOpenAIKey" 请在.env 中创建如上所示的变量。你需要把自己的 openai key 写入到上面的文件里。 初始化 LLM import openai,os from dotenv import...
文档/节点:文档是数据的容器,无论它来自PDF、API还是数据库。Node是Document的一个片段,丰富了元数据和关系,为精确的检索操作铺平了道路。 数据索引:在获取数据后,LlamaIndex将数据整理成可检索的格式。这个过程包括解析、嵌入和元数据推理,并最终导致知识库的创建。
本文探讨了利用LlamaIndex工具和本地PDF文档来构建知识图谱GraphRAG的具体方法和步骤,包括技术难点解决和实际应用案例。
文档/节点:文档是数据的容器,无论它来自PDF、API还是数据库。Node是Document的一个片段,丰富了元数据和关系,为精确的检索操作铺平了道路。 数据索引:在获取数据后,LlamaIndex将数据整理成可检索的格式。这个过程包括解析、嵌入和元数据推理,并最终导致知识库的创建。
这是LlamaIndex 中最容易使用的一个文件夹加载器。它会读取传入的文件夹路径中的所有文件,可以读取各种格式,包括Markdown、PDF、Word、PowerPoint、图像、音频和视频等。 来看下其具体集成的类型: 参考:https:///l/readers/llama-index-readers-file?from= ...
文档/节点:文档是数据的容器,无论它来自PDF、API还是数据库。Node是Document的一个片段,丰富了元数据和关系,为精确的检索操作铺平了道路。 数据索引:在获取数据后,LlamaIndex将数据整理成可检索的格式。这个过程包括解析、嵌入和元数据推理,并最终导致知识库的创建。
文档/节点:文档是数据的容器,无论它来自PDF、API还是数据库。Node是Document的一个片段,丰富了元数据和关系,为精确的检索操作铺平了道路。 数据索引:在获取数据后,LlamaIndex将数据整理成可检索的格式。这个过程包括解析、嵌入和元数据推理,并最终导致知识库的创建。