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使用Langchain和Streamlit构建文档问答生成器
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Langchain的with_structured_output API生成多项选择题。通过上传PDF文件提取文本，生成问题和答案，并使用Streamlit进行应用托管，便于部署。用户可以回答问题并获得反馈。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用Langchain的with_structured_output API生成多项选择题。
- 通过上传PDF文件提取文本，生成问题和答案。
- 使用Streamlit进行应用托管，便于部署，且提供一键部署功能。
- 需要Groq API密钥和Streamlit账户，具备Python经验。
- 项目使用Langchain集成LLM模型和fitz读取PDF文件内容。
- 创建Python虚拟环境并安装所需的包。
- 构建Streamlit应用，设置基本页面配置和文件上传功能。
- 读取上传的PDF文件并提取文本内容。
- 使用LLM模型生成多项选择题和答案。
- 定义输出模型的结构以便于应用构建。
- 调用LLM模型生成问题，并将结果存储在Streamlit会话状态中。
- 展示问题给用户并限制用户在回答问题后才能继续。
- 完成问卷后显示祝贺信息。
- 可以将代码推送到GitHub并通过Streamlit进行部署。
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延伸问答
如何使用Langchain生成多项选择题？
通过Langchain的with_structured_output API，可以从上传的PDF文件中提取文本并生成多项选择题和答案。
构建文档问答生成器需要哪些前置条件？
需要Groq API密钥、Streamlit账户以及Python编程经验。
如何在Streamlit中托管应用？
可以通过Streamlit提供的一键部署功能，将应用托管在其社区云上。
如何读取上传的PDF文件内容？
使用fitz库读取PDF文件，提取每一页的文本内容并合并。
如何在Streamlit应用中展示生成的问题？
将生成的问题存储在Streamlit会话状态中，并使用单选按钮展示给用户。
完成问卷后会有什么反馈？
用户完成问卷后，会显示祝贺信息，表示已完成问卷。
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