接下来，我们开始在web框架上整合 LangChain、OpenAI、FAISS等。

一、PDF库

因为项目是基于PDF文档的，所以需要一些操作PDF的库，我们这边使用的是PyPDF2

python 复制代码

from PyPDF2 import PdfReader


# 获取pdf文件内容
def get_pdf_text(pdf):
    text = ""
    pdf_reader = PdfReader(pdf)
    for page in pdf_reader.pages:
        text += page.extract_text()

    return text

传入 pdf 文件路径，返回 pdf 文档的文本内容。

二、LangChain库

1、文本拆分器

首先我们需要将第一步拿到的本文内容拆分，我们使用的是 RecursiveCharacterTextSplitter ，默认使用 ["\n\n","\n"," "] 来分割文本。

python 复制代码

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter


# 拆分文本
def get_text_chunks(text):
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=1000,
        # chunk_size=768,
        chunk_overlap=200,
        length_function=len
    )
    chunks = text_splitter.split_text(text)
    return chunks

其中这里 chunk_size 参数要注意，这里是指文本块的最大尺寸，如果用chatgpt3.5会在问答的时候容易出现token长度超过4096的异常，这个后面会说如何调整，只需要换一下模型就好了。

这个参数对于向量化来说，比较重要，因为到时候喂给OpenAI去分析的时候，携带的上下文内容就会比较多，这样准确性和语义分析上也有不少的帮助。

2、向量库

项目使用 FAISS，就是将 pdf 读取到的文本向量化以后，通过 FAISS 保存到本地，后续就不需要再执行向量化，就可以读取之前的备份。

python 复制代码

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings


# 保存
def save_vector_store(textChunks):
    db = FAISS.from_texts(textChunks, OpenAIEmbeddings())
    db.save_local('faiss')


# 加载
def load_vector_store():
    return FAISS.load_local('faiss', OpenAIEmbeddings())

其中 faiss 参数为保存的目录名称，默认在项目同级目录下生成。

这里使用 OpenAI 的方法 OpenAIEmbeddings 来进行向量化。

3、检索型问答链

python 复制代码

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate


# 获取检索型问答链
def get_qa_chain(vector_store):
    prompt_template = """基于以下已知内容，简洁和专业的来回答用户的问题。
                                            如果无法从中得到答案，清说"根据已知内容无法回答该问题"
                                            答案请使用中文。
                                            已知内容:
                                            {context}
                                            问题:
                                            {question}"""

    prompt = PromptTemplate(template=prompt_template,
                            input_variables=["context", "question"])

    return RetrievalQA.from_llm(llm=ChatOpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo-16k'), retriever=vector_store.as_retriever(), prompt=prompt)

1）RetrievalQA 检索行问答链

这里使用 RetrievalQA，这种链的缺点是一问一答，是没有history的，是单轮问答。

2）自定义提示 PromptTemplate

这里还是使用到自定义提示 PromptTemplate，主要作用是使 OpenAI 能根据我们传入的向量文本为蓝本，限制它的回答范围，并要求使用中文回答。这样的好处在于，如果我们问一些非 pdf 涉及的内容，OpenAI 会返回无法作答，而不是根据自己的大模型数据来回答问题。

3）llm 模型

我们还是用 Chat 模型作为 llm 的输入模型，这里可以看到，我们使用的 model 为 gpt-3.5-turbo-16k，它可以支持 16384 个tokens，而 gpt-3.5-turbo 只支持 4096 个tokens

所以这里就回答了上面文本拆分器 chunk_size 参数，如果使用 gpt-3.5-turbo 模型，笔者尝试过，最大可能就是只能到 768，不过这个具体要看向量化以后，携带的文本的大小tokens而定。

不过使用 gpt-3.5-turbo-16k 也是有代价的，就是它比 gpt-3.5-turbo 要贵，大概是2倍的价格。

三、路由整合

我们将上面实现的三个工具方法整合到路由，主要实现 pdf 文件的本地向量初始化，还有基于向量化的 pdf 文档内容进行问答。

python 复制代码

from fastapi import APIRouter, Body
from ..util import pdf, langchain, fass

router = APIRouter(
    prefix="/chat"
)

# 初始化pdf文件
@router.get("/init_pdf")
async def init_pdf():
    # pfd文件路径
    pdf_doc = "xxx.pdf"

    # get pdf text
    raw_text = pdf.get_pdf_text(pdf_doc)

    # get the text chunks
    text_chunks = openai.get_text_chunks(raw_text)

    # save
    fass.save_vector_store(text_chunks)

    return {'success': True}


# 问答
@router.post("/question")
async def question(
        text: str = Body(embed=True)
):
    vector_store = fass.load_vector_store()

    chain = langchain.get_qa_chain(vector_store)

    response = chain({"query": text})
    
    return {'success': True, "code": 0, "reply": response}

1）初始化 pdf 文件

执行接口不报错的话，会看到项目同级目录下会多了一个 faiss 目录，里面包括两个索引文件。

2）配置 OpenAI

因为项目使用到 OpenAI 的接口，所以我们这边需要全局配置 api-key，还有我们云函数上的代理地址。

python 复制代码

from fastapi import FastAPI
from app.routers import chat
import sys
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
import openai

load_dotenv(find_dotenv())
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_base = os.getenv("OPENAI_API_BASE")

# 防止相对路径导入出错
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__)))

app = FastAPI()


# 将其余单独模块进行整合
app.include_router(chat.router)

调整后的 main.py 文件如上图，项目中需要加入 .env 文件

python 复制代码

OPENAI_API_KEY=
OPENAI_API_BASE=https://xxxxxx/v1

要注意api_base的地址后面，一般云函数地址的后面要加上 /v1

四、运行和测试

至此，一个简单的基于 LangChain 库的 PDF文档问答就完成了，我们随便拿一份网上能找到保险pdf做个实验，看看效果如何

我们就来问 pdf 中的这段内容，问题是 "风险的特征有哪些？"

我们来看看回复，几个大的要点也基本答上来了，效果也算可以了。

javascript 复制代码

{
    "success": true,
    "code": 0,
    "reply": {
        "query": "风险的特征有哪些？",
        "result": "风险的特征包括以下几个方面：\n1. 风险的客观性：风险是一种客观存在，与人的意志无关，独立于人的意识之外的客观存在。\n2. 风险的普遍性：在社会经济生活中，人们面临各种各样的风险，从个人、企业到国家和政府机关都无处不在。\n3. 风险的损害性：风险与人们的经济利益密切相关，会给人们的经济造成损失以及对人的生命造成伤害。\n4. 某一风险发生的不确定性：虽然风险是客观存在的，但对某一具体风险而言，其发生是偶然的，是一种随机现象。\n5. 总体风险发生的可测性：虽然个别风险事故的发生是偶然的，但大量风险事故往往呈现出明显的规律性，可以通过统计方法进行准确测量。"
    }
}

我们再尝试问一些不在 pdf 里的问题，"如何评价中国足球"

javascript 复制代码

{
    "success": true,
    "code": 0,
    "reply": {
        "query": "如何评价中国足球",
        "result": "根据已知内容无法回答该问题。"
    }
}

这跟我们上面自定义提示 PromptTemplate 的内容是一致的。

最后附上仓库地址

【LangChain学习】基于PDF文档构建问答知识库（三）实战整合 LangChain、OpenAI、FAISS等

一、PDF库

二、LangChain库

1、文本拆分器

2、向量库

3、检索型问答链

三、路由整合

四、运行和测试