如何使用LangChain和OpenAI API分析文檔？-魔扣目錄

譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

從文檔和數據中提取洞察力對于您做出明智的決策至關重要。然而在處理敏感信息時，會出現隱私問題。結合使用LangChAIn與OpenAI API，您就可以分析本地文檔，無需上傳到網上。

它們通過將數據保存在本地、使用嵌入和向量化進行分析以及在您的環境中執行進程來做到這一點。OpenAI不使用客戶通過其API提交的數據來訓練模型或改進服務。

搭建環境

創建一個新的Python/ target=_blank class=infotextkey>Python虛擬環境，這將確保沒有庫版本沖突。然后運行以下終端命令來安裝所需的庫。

pip install langchain openai TikToken faiss-cpu pypdf

下面詳細說明您將如何使用每個庫：

LangChain：您將用它來創建和管理用于文本處理和分析的語言鏈。它將提供用于文檔加載、文本分割、嵌入和向量存儲的模塊。
OpenAI：您將用它來運行查詢，并從語言模型獲取結果。
tiktoken：您將用它來計算給定文本中token（文本單位）的數量。這是為了在與基于您使用的token數量收費的OpenAI API交互時跟蹤token計數。
FAISS：您將用它來創建和管理向量存儲，允許基于嵌入快速檢索相似的向量。
PyPDF：這個庫從PDF提取文本。它有助于加載PDF文件并提取其文本，供進一步處理。

安裝完所有庫之后，您的環境現已準備就緒。

獲得OpenAI API密鑰

當您向OpenAI API發出請求時，需要添加API密鑰作為請求的一部分。該密鑰允許API提供者驗證請求是否來自合法來源，以及您是否擁有訪問其功能所需的權限。

為了獲得OpenAI API密鑰，進入到OpenAI平臺。

如何使用LangChain和OpenAI API分析文檔？

然后在右上方的帳戶個人資料下，點擊“查看API密鑰”，將出現API密鑰頁面。

如何使用LangChain和OpenAI API分析文檔？

點擊“創建新的密鑰”按鈕。為密鑰命名，點擊“創建新密鑰”。OpenAI將生成API密鑰，您應該復制并保存在安全的地方。出于安全原因，您將無法通過OpenAI帳戶再次查看它。如果丟失了該密鑰，需要生成新的密鑰。

導入所需的庫

為了能夠使用安裝在虛擬環境中的庫，您需要導入它們。

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

注意，您從LangChain導入了依賴項庫，這讓您可以使用LangChain框架的特定功能。

加載用于分析的文檔

先創建一個含有API密鑰的變量。稍后，您將在代碼中使用該變量用于身份驗證。

# Hardcoded API key
openai_api_key = "Your API key"

如果您打算與第三方共享您的代碼，不建議對API密鑰進行硬編碼。對于打算分發的生產級代碼，則改而使用環境變量。

接下來，創建一個加載文檔的函數。該函數應該加載PDF或文本文件。如果文檔既不是PDF文件，也不是文本文件，該函數會拋出值錯誤。

def load_document(filename):
    if filename.endswith(".pdf"):
 loader = PyPDFLoader(filename)
 documents = loader.load()
 elif filename.endswith(".txt"):
 loader = TextLoader(filename)
 documents = loader.load()
 else:
 raise ValueError("Invalid file type")

加載文檔后，創建一個CharacterTextSplitter。該分割器將基于字符將已加載的文檔分隔成更小的塊。

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, 
   chunk_overlap=30, separator="n")

   return text_splitter.split_documents(documents=documents)

分割文檔可確保塊的大小易于管理，仍與一些重疊的上下文相連接。這對于文本分析和信息檢索之類的任務非常有用。

查詢文檔

您需要一種方法來查詢上傳的文檔，以便從中獲得洞察力。為此，創建一個以查詢字符串和檢索器作為輸入的函數。然后，它使用檢索器和OpenAI語言模型的實例創建一個RetrievalQA實例。

def query_pdf(query, retriever):
  qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(openai_api_key=openai_api_key),
   chain_type="stuff", retriever=retriever)
  result = qa.run(query)
 print(result)

該函數使用創建的QA實例來運行查詢并輸出結果。

創建主函數

主函數將控制整個程序流。它將接受用戶輸入的文檔文件名并加載該文檔。然后為文本嵌入創建OpenAIEmbeddings實例，并基于已加載的文檔和文本嵌入構造一個向量存儲。將該向量存儲保存到本地文件。

接下來，從本地文件加載持久的向量存儲。然后輸入一個循環，用戶可以在其中輸入查詢。主函數將這些查詢與持久化向量存儲的檢索器一起傳遞給query_pdf函數。循環將繼續，直到用戶輸入“exit”。

def main():
   filename = input("Enter the name of the document (.pdf or .txt):n")
  docs = load_document(filename)
  embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai_api_key)
  vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
   vectorstore.save_local("faiss_index_constitution")
  persisted_vectorstore = FAISS.load_local("faiss_index_constitution", embeddings)
  query = input("Type in your query (type 'exit' to quit):n")

  while query != "exit":
  query_pdf(query, persisted_vectorstore.as_retriever())
  query = input("Type in your query (type 'exit' to quit):n")

嵌入捕獲詞之間的語義關系。向量是一種可以表示一段文本的形式。

這段代碼使用OpenAIEmbeddings生成的嵌入將文檔中的文本數據轉換成向量。然后使用FAISS對這些向量進行索引，以便高效地檢索和比較相似的向量。這便于對上傳的文檔進行分析。

最后，如果用戶獨立運行程序，使用__name__ == "__main__"構造函數來調用主函數：