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原始数据来源于本课程的课件 RAG.pdf 文件需要Python解析pdf文件主要使用智谱清言的 embedding-3 将文本转向量化存储到 ChromaDB向量数据库中将向量查询的结果投喂给DeepSeek的deepseek-chat模型由它根据向量查询结果来回答用户提问。
.env文件
OPENAI_API_KEYsk-a6******9d
OPENAI_BASE_URLhttps://api.deepseek.com/v1
OPENAI_MODELdeepseek-chat
ZHIPU_BASE_URLhttps://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
ZHIPU_API_KEY4923c4dae*******lTGEx7
EMBEDDING_MODELembedding-3
启动向量数据库
chroma run --host 127.0.0.1 --port 5333 --path db_data
初始化
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
import chromadb
from chromadb.config import Settingsload_dotenv()# 将 api_key 传入到 openAI 当中
client OpenAI()
ai_model os.getenv(OPENAI_MODEL)
embed_model os.getenv(EMBEDDING_MODEL)from pdfminer.high_level import extract_pages
from pdfminer.layout import LTTextContainerdef get_completion(prompt, modelai_model):封装 openai 接口messages [{role: user, content: prompt}]response client.chat.completions.create(modelmodel,messagesmessages,temperature0,)return response.choices[0].message.contentdef build_prompt(prompt_template, **kwargs):将 Prompt 模板赋值prompt prompt_templatefor k, v in kwargs.items():if isinstance(v, str):val velif isinstance(v, list) and all(isinstance(elem, str) for elem in v):val \n.join(v)else:val str(v)prompt prompt.replace(f__{k.upper()}__, val)return prompt
提示词
prompt_template
你是一个问答机器人。
你的任务是根据下述给定的已知信息回答用户问题。
确保你的回复完全依据下述已知信息。不要编造答案。
如果下述已知信息不足以回答用户的问题请直接回复我无法回答您的问题。
已知信息:
__INFO__
用户问
__QUERY__
请用中文回答用户问题。解析pdf文件
def extract_text_from_pdf(filename, page_numbersNone, min_line_length1):从 PDF 文件中按指定页码提取文字paragraphs []ids []id_counter 0buffer full_text # 提取全部文本for i, page_layout in enumerate(extract_pages(filename)):# 如果指定了页码范围跳过范围外的页if page_numbers is not None and i not in page_numbers:continuefor element in page_layout:if isinstance(element, LTTextContainer):full_text element.get_text() \n# 按空行分隔将文本重新组织成段落lines full_text.split(\n)for text in lines:if len(text) min_line_length:buffer ( text) if not text.endswith(-) else text.strip(-)elif buffer:paragraphs.append(buffer)ids.append(fid{id_counter})buffer id_counter 1if buffer:paragraphs.append(buffer)ids.append(fid{id_counter})results {documents: paragraphs, ids: ids}return resultsparagraphs extract_text_from_pdf(RAG.pdf, page_numbers[4, 5],min_line_length10)
文本转向量函数
def get_embeddings(texts, modelembed_model):embedClient OpenAI(api_keyos.getenv(ZHIPU_API_KEY),base_urlos.getenv(ZHIPU_BASE_URL))data embedClient.embeddings.create(inputtexts, modelmodel).datareturn [x.embedding for x in data]
向量数据库连接器
class MyVectorDBConnector:def __init__(self, collection_name, embedding_fn):chroma_client chromadb.HttpClient(host127.0.0.1,port5333,)self.embedding_fn embedding_fnself.collection chroma_client.get_or_create_collection(namecollection_name)self.documents []def add_documents(self, contents):self.collection.add(embeddingsself.embedding_fn(contents.get(documents)),documentscontents.get(documents),idscontents.get(ids),)def search(self, query, top_n):results self.collection.query(query_embeddingsself.embedding_fn([query]),n_resultstop_n)return results# 创建一个向量数据库对象
vector_db MyVectorDBConnector(demo, get_embeddings)
# 向向量数据库中添加文档
vector_db.add_documents(paragraphs)
RAG机器人
class RAG_Bot:def __init__(self, vector_db, llm_api, n_results2):self.vector_db vector_dbself.llm_api llm_apiself.n_results n_resultsdef chat(self, user_query):# 1. 检索search_results self.vector_db.search(user_query, self.n_results)# 2. 构建 Promptprompt build_prompt(prompt_template, infosearch_results[documents][0], queryuser_query)# 3. 调用 LLMresponse self.llm_api(prompt)return response# 创建一个 RAG 机器人
bot RAG_Bot(vector_db,llm_apiget_completion
)
最后提问
# 用户查询
user_query 常用的向量数据库有哪些
response bot.chat(user_query)
print(response)
运行效果
