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文档问答系统

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目的与范围

本文档概述了文档问答（Q&A）系统，这些系统使用户能够通过自然语言查询文档并从中检索信息。这些系统结合了文档处理、向量嵌入、检索机制和大型语言模型（LLMs），根据文档内容提供准确、上下文相关的答案。有关不专门针对文档的一般问答信息，请参阅智能问答。

来源： README.md253-268

文档问答系统简介

文档问答系统是专门的应用，允许用户通过自然语言与他们的文档集合进行交互。与返回整个文档的传统搜索引擎不同，这些系统从内容中提取具体答案。funNLP存储库中的系统强调隐私、本地部署选项，并与各种文档类型（PDF、DOCX、TXT等）集成。

文档问答系统的关键优势在于，它们能够理解文档的上下文和语义，而不仅仅是进行关键词匹配，这使得它们在知识管理、研究、法律文档、技术支持和信息检索方面特别有价值。

来源： README.md253-268

文档问答系统架构

典型的文档问答系统遵循一个管道架构，该架构处理文档和用户查询以生成相关答案。

该架构包含两个主要管道

  1. 文档处理管道：负责文档内容的摄取、分析和嵌入
  2. 查询处理管道：处理用户查询，检索相关上下文，并生成答案

来源： README.md257-264

关键组件

文档处理器

文档处理器负责

  1. 从各种文档格式（PDF、DOCX、TXT、HTML 等）中提取文本
  2. 清理和规范化文本内容
  3. 将文档分割成有意义的块以生成嵌入

此组件弥合了原始文档和可处理文本内容之间的差距。

嵌入生成器

嵌入生成器将文档文本块转换为向量表示（嵌入），这些表示捕获语义含义。这些嵌入使系统能够超越简单的关键词匹配来理解内容。

常见的嵌入模型包括

  • Sentence transformers
  • BERT 基础模型
  • 特定领域的嵌入模型（例如 text2vec-large-chinese、ernie-3.0-base-zh）

向量数据库

向量数据库存储和索引文档嵌入，以便进行高效的相似性搜索。当处理用户查询时，系统会搜索与查询嵌入最相似的内容块。

funNLP 存储库实现中使用的流行向量数据库包括

  • Pinecone
  • Faiss
  • Chroma
  • Redis Vector Search

大型语言模型

LLM 作为系统的智能层，执行几项关键功能

  • 为用户查询生成嵌入
  • 解释检索到的文档上下文
  • 根据相关文档内容合成连贯的答案
  • 在多轮交互中维护对话上下文

存储库实现中使用的模型包括 GPT 变体、ChatGLM、LLaMA 以及 GPT4All 等开源替代方案。

来源： README.md257-268

文档问答系统实现

funNLP 存储库重点介绍了几个文档问答实现，每个实现都有不同的功能和方法。

privateGPT

privateGPT 是一个文档问答系统，旨在实现完全的隐私和离线使用。它使用 GPT4All-J 作为其底层语言模型，并完全在本地运行，无需互联网访问。

主要功能

  • 完全的隐私保护（数据不离开用户设备）
  • 本地文档处理和嵌入
  • 支持各种文档格式
  • 不依赖外部 API 服务

来源： README.md257

DocsGPT

DocsGPT 是一个开源解决方案，旨在简化查找项目文档信息的过程。它集成了强大的语言模型和文档处理功能。

主要功能

  • 项目文档搜索和问答
  • 关于文档的自然语言查询
  • 与开发工作流程集成
  • 易于部署的选项

来源： README.md264

document.ai

document.ai 是一个通用的本地知识库解决方案，它利用向量数据库技术和 GPT-3.5。它专注于创建私有的、本地化的文档智能。

主要功能

  • 本地知识库创建
  • 用于语义搜索的向量数据库
  • 多语言文档支持
  • 本地和云部署选项

来源： README.md262

chatWeb

chatWeb 是一个将文档问答扩展到 Web 内容的工具。它可以抓取任何网页或处理 PDF、DOCX 和 TXT 文件以提取核心内容。

主要功能

  • Web 内容抓取和提取
  • 嵌入式摘要生成
  • 基于提取内容的上下文感知回答
  • 基于 GPT-3.5 chat API 和嵌入 API 构建，支持向量数据库

来源： README.md266

doc-chatbot

doc-chatbot 结合了 GPT-4、Pinecone、LangChain 和 MongoDB，创建了一个功能丰富的文档对话系统。

主要功能

  • 多文件支持
  • 多主题对话
  • 聊天窗口管理
  • 使用 MongoDB 保持历史记录

来源： README.md261

典型工作流程和技术集成

下图说明了文档问答系统的典型工作流程，重点介绍了数据流和组件之间的集成点

此工作流程展示了文档内容是如何被处理、嵌入、存储，并在用户提交查询后被检索的。组件之间的集成确保了 LLM 拥有生成准确答案所需的上下文。

来源： README.md257-268

技术和框架

funNLP 中的文档问答实现利用了几个关键技术

技术描述应用场景
LangChain用于开发语言模型驱动的应用程序的框架，提供上下文感知推理工具privateGPT、doc-chatbot
LlamaIndexLLM 应用程序的数据框架，帮助将自定义数据源连接到 LLMDocsGPT
Pinecone用于相似性搜索和 AI 应用的向量数据库doc-chatbot
MongoDBNoSQL 数据库，用于存储聊天历史和元数据doc-chatbot
Redis内存数据结构存储，用于向量相似性搜索各种实现
GPT4All本地运行 LLM 的开源生态系统privateGPT
text2vec-large-chinese中文文本嵌入模型各种中文语言实现
ernie-3.0-base-zh基于 ERNIE 的中文语言模型各种中文语言实现

这些技术共同实现了高效的文档处理、语义理解和自然语言交互。

来源： README.md257-268

实施注意事项

在实施文档问答系统时，请考虑以下因素

  1. 隐私和数据安全：确定文档是否包含应保留在本地的敏感信息，或者云处理是否可接受。

  2. 文档类型和格式：确保系统能够处理所有必需的文档格式（PDF、DOCX、TXT、HTML 等）。

  3. 语言支持：考虑是否需要多语言支持，特别是在 funNLP 存储库中提到的中文文档方面。

  4. 可扩展性：评估系统在文档集合不断增长时将如何表现。

  5. 集成要求：确定系统将如何与现有知识管理工具或工作流程连接。

  6. 本地与云部署：权衡本地处理（隐私、延迟）与云服务（计算资源、维护）之间的利弊。

  7. 模型选择：根据准确性要求、计算约束和语言支持，选择合适的嵌入模型和 LLM。

来源： README.md253-268

funNLP 存储库包含与文档问答系统相关的其他资源

  • 大型语言模型（LLMs）（#2）
  • LLM 模型和框架（#2.1）
  • LLM 训练和微调（#2.2）
  • 提示工程（#2.3）
  • 传统 NLP 资源（#8）

这些资源可以为实施文档问答系统提供更广泛的背景和补充工具。

来源： README.md22-41