在这个数字化时代，数据的价值不言而喻。然而，从PDF文件中提取有价值的信息并不总是一件容易的事情。这就是“PDF智能对话”项目发挥作用的地方——一个创新的项目，正在改变与PDF文件的互动方式。
本文将带了解“PDF智能对话”项目，该项目结合了语言模型库（LLMs）的强大功能和PyPDF的Python库的多功能性。这种独特的融合使用户能够与PDF文档进行自然的对话，轻松提问并获得相关的答案。
学习目标包括深入了解语言模型库（LLMs）作为高级AI模型，能够理解人类语言模式并生成有意义的回应；探索PyPDF，一个多功能的Python库，了解其在PDF文本提取、合并和分割方面的功能；认识到将语言模型库（LLMs）和PyPDFs集成在一起，创建一个与PDF进行自然对话的交互式聊天机器人。
本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。
理解语言模型库（LLMs）
“PDF智能对话”的核心在于语言模型库（LLMs），这是一些经过大量文本数据训练的高级AI模型。可以将它们视为语言专家，能够理解人类语言模式并生成有意义的回应。
在项目中，LLMs在创建交互式聊天机器人中扮演着至关重要的角色。这个聊天机器人可以处理问题，并理解从PDF中需要什么。聊天机器人可以通过利用隐藏在PDF中的知识库提供有用的答案和见解。
PyPDF——PDF超级助手
PyPDF是一个多功能的Python库，它简化了与PDF文件的交互。它为用户提供了多种功能，如文本提取、合并和分割PDF文档。这个库是项目的重要组成部分，因为它使得PDF的处理和后续分析变得无缝。
PyPDF帮助在项目中加载PDF文件并提取其文本，为高效的处理和分析奠定了基础。有了这个强大的助手，可以毫不费力地与PDF进行交互。
“PDF智能对话”通过结合语言模型库（LLMs）和PyPDFs，将PDF文档从静态状态中解放出来。现在，可以像以前一样探索PDF，提取有价值的信息，并进行有意义的对话。无论是学术论文还是商业报告，“PDF智能对话”都使得与PDF的互动成为一种愉快的体验。
项目实施
# 导入必要的库并设置API密钥
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from transformers import GPT2TokenizerFast
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
以上代码启动了“PDF智能对话”项目，通过导入必要的库并设置API密钥。使用‘os’库与操作系统交互，‘pandas’用于数据操作，‘matplotlib’用于绘制图表。‘transformers’库提供了‘GPT2TokenizerFast’类，这对于文本标记化至关重要。‘langchain’模块包括加载PDF（‘PyPDFLoader’）、文本分割（‘RecursiveCharacterTextSplitter’）、嵌入（‘OpenAIEmbeddings’）、向量存储（‘FAISS’）、问答链（‘load_qa_chain’）、语言模型（‘OpenAI’）和对话链（‘ConversationalRetrievalChain’）所需的类。
# PyPDF加载器
# 简单方法 - 按页面分割
loader = PyPDFLoader("story.pdf")
# 创建了一个'PyPDFLoader'实例，并传递了想要处理的PDF文件路径。
pages = loader.load_and_split()
print(pages[0])
本节介绍了PDF文档的加载和分块。展示了两种方法：简单的按页面分割方法和高级方法，后者涉及将PDF转换为文本并将其分割成更小的块。
# 高级方法 - 按块分割
# 第1步：将PDF转换为文本
import textract
doc = textract.process("story.pdf")
# 第2步：保存为.txt并重新打开（有助于防止问题）
with open('story.txt', 'w') as f:
f.write(doc.decode('utf-8'))
with open('story.txt', 'r') as f:
text = f.read()
# 第3步：创建一个函数来计算标记
tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("gpt2")
def count_tokens(text: str) -> int:
return len(tokenizer.encode(text))
# 第4步：将文本分割成块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
# 设置一个非常小的块大小，只是为了展示。
chunk_size = 512,
chunk_overlap = 24,
length_function = count_tokens,
)
chunks = text_splitter.create_documents([text])
高级方法将PDF分割成更小的块以实现更有效的处理。通过以下步骤实现这一点：
步骤1：使用‘textract’库从PDF文件中提取文本并将其存储在‘doc’变量中。
步骤2：将提取的文本保存到一个文本文件（‘story.txt’）中，以防止潜在的问题，并以读取模式重新打开它。内容存储在‘text’变量中。
步骤3：定义了一个名为‘count_tokens’的函数，用于计算给定文本中的标记数量。这个函数使用‘GPT2TokenizerFast’类来标记化文本。
步骤4：使用‘RecursiveCharacterTextSplitter’类，将‘text’分割成更小的‘chunks’，以确保有效的处理，每个块都有最大标记限制。
# 嵌入文本并存储嵌入
# 获取嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 创建向量数据库
db = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
在本节中，使用‘OpenAIEmbeddings’类嵌入文本，该类将文本转换为数值表示（嵌入）。这些嵌入有助于有效地存储和分析文本数据。然后使用‘FAISS’类创建一个向量数据库，结合文本块和它们对应的嵌入。
# 设置检索功能
# 检查相似性搜索是否有效
query = "名字是什么？"
docs = db.similarity_search(query)
docs[0]
在这部分，设置了一个检索功能。可以使用向量数据库（‘db’）进行样本查询的相似性搜索。查询变量包含想要问聊天机器人的问题，docs变量存储包含查询上下文的相关文档。然后打印出相似性搜索返回的第一个文档。
chain = load_qa_chain(OpenAI(temperature=0), chain_type="stuff")
query = "名字是什么？"
docs = db.similarity_search(query)
chain.run(input_documents=docs, question=query)
在本段中，创建了一个问答链（‘chain’），它将相似性搜索与用户查询集成在一起。加载了‘OpenAI’语言模型，并将温度设置为0以获得确定性响应。通过将检索到的文档（‘docs’）和用户的问题（‘query’）传递给链来获得答案。
from IPython.display import display
import ipywidgets as widgets
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(OpenAI(temperature=0.1), db.as_retriever())
chat_history = []
def on_submit(_):
query = input_box.value
input_box.value = ""
if query.lower() == 'exit':
print("感谢使用PDF智能对话聊天机器人！")
return
result = qa({"question": query, "chat_history": chat_history})
chat_history.append((query, result['answer']))
display(widgets.HTML(f'用户: {query}'))
display(widgets.HTML(f'聊天机器人:{result["answer"]}'))
print("欢迎来到PDF智能对话聊天机器人！输入'exit'退出。")
input_box = widgets.Text(placeholder='请输入问题：')
input_box.on_submit(on_submit)
display(input_box)
在最后的部分，引入了一个聊天机器人功能，用户可以通过输入问题与聊天机器人互动并获得答案。
本文探讨了“PDF智能对话”项目的迷人之处及其逐步实施。深入了解了语言模型库（LLMs）和PyPDFs，这两个组件是这个创新工具的动力。现在，可以轻松地处理和分析PDF文档，提取有价值的见解，并与聊天机器人伴侣进行互动对话。无论是研究人员、学生还是专业人士，“PDF智能对话”都彻底改变了与PDF的互动方式，使以前静态的文档在AI的力量下焕发生机。祝PDF探索愉快！
LLMs使聊天机器人能够提供准确且具有上下文意识的响应以回答用户查询。
PyPDF简化了PDF操作，使处理复杂文档变得更加容易。
代码结构确保了文本嵌入和相似性搜索功能的顺利集成。
PyPDF实现了无缝的PDF处理、文本提取和操作。
Q1. 什么是LLMs，它们如何工作？
A. 大型语言模型是经过大量文本数据训练的强大AI模型。它们可以理解人类语言并执行各种自然语言处理任务，如文本生成、摘要和问答。
Q2. LLMs的角色是什么？
A. LLMs创建了一个聊天机器人，可以根据从PDF文档中提取的信息回答用户查询。LLM处理并理解用户问题，并从知识库中提供相关响应。