PDF 中的表格和复杂布局(例如跨页表格、多栏布局)对传统的基于规则的PDF解析工具(如PyPDF),这些工具无法有效地识别和保留这些结构的完整性。 RAG 能结合大型语言模型(LLM)的生成能力和基于检索的机制来提升回答的准确性和相关性 我用langchian 实现了 PDF问答。 # 设置OpenAI API密钥,以便使用OpenAI的服务,比如GPT...
本系统使用Ollama作为大语言模型后端,通过向量检索增强文档问答能力。 - 📚 支持PDF文档上传和智能问答 - 🔍 基于FAISS的高效向量检索 - 🤖 集成Ollama大语言模型 - 🌐 友好的Web交互界面(基于Gradio) - 🚀 异步处理提升性能 - 📝 完善的日志记录 - 🔒 Docker容器化部署...
感兴趣的可以去看看,而最近也有开源一个涵盖到reranker阶段的RAG开源项目QAnything QAnything (Question and Answer based on Anything) 致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,支持PDF,Word(doc/docx),PPT,Markdown,Eml,TXT,图片(jpg,png等),网页链接等。 地址:https://github.com/netease-youdao/...
二、准备环境 代码在Google Colab环境下进行了测试,正常情况下,安装Anaconda基本上会包含大部分所用到的包,再安装如下包即可: pip install langchain langchain\_community pypdf openai 1. 为了便于大家复现,打印所安装的版本: import langchain, langchain\_community, pypdf, openai for module in (langchain, ...
接着,聚合和细化所有结果使用倒数排序融合(RRF),RRF是与滑铁卢大学(CAN)和谷歌(Google)合作开发,论文地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/cormacksigir09-rrf.pdf 具体计算公式为: # Reciprocal Rank Fusion algorithm def reciprocal_rank_fusion(search_results_dict, k=60): ...
代码语言:javascript 复制 pip install pdfminer.six # pdf解析 pip install openai -U # openai-1.3.7 2.1 文档加载与切分 代码语言:javascript 复制 import pathlib def extract_text_from_pdf(filename, page_numbers=None, min_line_length=1): '''从 PDF 文件中(按指定页码)提取文字''' paragraphs = ...
真正难处理的是ppt和pdf，ppt中包含大量架构图、流程图等图示，以及展示图片。pdf基本上也是这种情况。抽取出来的文字信息，呈现碎片化、不完整的特点。PPT的难点在于，如何对PPT中大量的流程图，架构图进行提取。因为这些图多以形状元素在PPT中呈现，如果光提取文字，大量潜藏的信息就完全丢失了。于是这里只能先将PPT...
PPT的难点在于,如何对PPT中大量的流程图,架构图进行提取。因为这些图多以形状元素在PPT中呈现,如果光提取文字,大量潜藏的信息就完全丢失了。于是这里只能先将PPT转换成PDF形式,然后用上述处理PDF的方式来进行解析。 2、数据难点:不同文档结构影响,需要不同的切片方式 ...
•在线问答层,为了满足产品设计需要,这里支持多文档、多轮次、多模态及安全性与拒识等,在一定程度上提高了产品的竞争力,同时也满足了不同场景的用户需求。 •场景层,针对不同行业的特点,预制多种场景类角色,降低产品使用门槛。 3.2 技术架构 打开网易新闻 查看精彩图片 ...