freeCodeCamp.org
·
如何使用检索增强生成与您的PDF进行对话
💡
原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
大型语言模型虽然能回答问题，但无法直接读取私密文档。检索增强生成（RAG）结合语言模型与用户数据，通过检索文档相关部分来提供答案。本文介绍如何使用LangChain构建后端和简单的React界面，实现与PDF的对话。RAG通过文档分块、生成向量嵌入并检索相关内容，确保答案基于真实数据，适用于处理公司政策和合同等文档。
🎯
关键要点
- 大型语言模型无法直接读取私密文档。
- 检索增强生成（RAG）结合语言模型与用户数据，通过检索文档相关部分来提供答案。
- 本文介绍如何使用LangChain构建后端和简单的React界面，实现与PDF的对话。
- RAG通过文档分块、生成向量嵌入并检索相关内容，确保答案基于真实数据。
- RAG的工作流程包括将文档分块、生成向量嵌入、检索相关内容并生成答案。
- 后端使用Python和LangChain，加载PDF并构建向量存储。
- 使用FastAPI暴露API，以便React应用程序可以使用。
- React界面允许用户输入问题并显示答案。
- RAG方法确保答案基于真实数据，避免模型猜测。
- 可以通过持久化向量存储、添加文档引用和改进用户体验来改进系统。
- 使用RAG与LangChain和React构建的系统适用于处理公司政策、法律文件和研究论文等文档。
❓
延伸问答
什么是检索增强生成（RAG）？
检索增强生成（RAG）是一种结合语言模型与用户数据的技术，通过检索文档相关部分来提供答案。
如何使用LangChain构建与PDF对话的系统？
使用LangChain构建系统时，首先加载PDF，分块文档，生成向量嵌入，并通过FastAPI暴露API供React界面使用。
RAG的工作流程包括哪些步骤？
RAG的工作流程包括将文档分块、生成向量嵌入、检索相关内容并生成答案。
使用RAG的系统适合处理哪些类型的文档？
使用RAG的系统适合处理公司政策、法律文件和研究论文等文档。
如何改进使用RAG的系统？
可以通过持久化向量存储、添加文档引用和改进用户体验来改进系统。
RAG如何确保答案基于真实数据？
RAG通过检索文档的相关部分作为上下文，确保生成的答案基于真实数据，避免模型的猜测。
➡️
