在本文中，使用LangChain、HuggingFaceEmbeddings和HuggingFace的Mistral-7B LLM创建一个简单的Python程序，可以从任何pdf文件中回答问题。

一、LangChain简介

        LangChain是一个在语言模型之上开发上下文感知应用程序的框架。LangChain使用带prompt和few-shot示例的LLM来提供相关响应和推理。LangChain擅长文档问答、聊天机器人、分析结构化数据等。LangChain提供方便处理LLM的抽象组件及其实现，还为更高级别的任务提供组件Chain。

安装langchain：

pip install langchain

LangChain中的模块：Model I/O（模型I/O）, Retrieval（检索）, Chains（链）, Agents（代理）, Memory（记忆）, Callbacks（回调）

1.1 模型I/O模块

      模型I/O是应用程序的核心元素。使用LangChain，可以使用任何大语言模型。这个接口需要三个组件：大语言模型、提示和输出解析器。

       LangChain提供了许多类和函数来构建提示，为各种任务提供现成的提示模板，也可以自定义提示模板。

       LangChain可以使用LLM，也可以使用以聊天消息列表为输入并返回聊天聊天消息。它可以与许多LLM一起工作，包括OpenAI LLMs和开源LLM。

      输出解析器用于构建从LLM接收的响应，PydanticOutputParser是LangChain中输出解析器的主要类型。

1.2 检索模块

       检索模块实现了检索增强生成（RAG），可以访问大模型训练数据之外的用户私有数据。检索步骤包括以下几步：加载数据、转换数据、创建或获取嵌入、存储嵌入和检索嵌入。LangChain拥有大约100个文档加载器，可以读取主要的文档格式，比如CSV、HTML、pdf、代码等。它可以使用不同的算法转换数据。LangChain集成了超过25个嵌入模型和超过50家向量数据库。

1.3 链条模块

       复杂的应用程序通常需要组合多个LLM来完成。LangChain提供了Chain功能，可以集成多个LLM，Chain也可以调用其他Chain。

1.4 代理模块

       代理也是一种Chain，负责决定下一步动作。代理由一个语言模型和一个提示组成，它需要以下输入：可用工具列表、用户输入和历史执行信息（如果有的话）。代理cals的功能被称为“工具”。代理使用LLM来决定要采取的操作和顺序。操作包括——使用工具，观察工具的输出，向用户返回响应。

1.5 记忆模块

       记忆模块使系统能够记住过去的信息，这在对话机器人中非常重要。

1.6 回调模块

       回调机制允许用户使用API的“回调”参数返回LLM应用程序不同阶段的信息，比如用于日志记录、监控、流式传输等。

二、Mistral-7B

       Mistral-7B是一个强大的语言模型（目前是开源的），具有73亿个参数，性能优于很多参数量更高的大模型。它可以下载以供离线使用，也可以在云中使用或从HuggingFace下载。使用langchain中的HuggingFaceHub，可以使用以下代码加载并使用Mistral-7B：

repo_id = "mistralai/Mistral-7B-v0.1"llm = HuggingFaceHub(huggingfacehub_api_token='your huggingface access token here',                      repo_id=repo_id, model_kwargs={"temperature":0.2, "max_new_tokens":50})

三、HuggingFace Embedding

       在处理文本、图像、音频、视频、文档等数据时，通常首先会进行embedding把他们表示成数字类型，这样便于神经网络处理，embedding不仅仅是一种数字表示，它也可以捕捉数据的上下文语义信息。

       HuggingFace提供了Sentence Transformers模型可以进行embedding，安装如下所示：

pip install -U sentence-transformers

         然后使用它加载一个预先训练好的模型来对文本句子进行编码。

四、chroma向量存储

       chroma是一个开源的嵌入数据库（矢量存储），用于创建、存储、检索和进行嵌入的语义搜索。安装如下：

pip install chroma

       它允许用户连接到chroma客户端，创建一个集合，将带有元数据和id的文档添加到集合（此步骤创建嵌入），然后查询此集合（语义检索）。

五、pypdf库

       pypdf库可以读取、拆分、合并、裁剪、转换pdf文件的页面，添加自定义数据，更改查看选项，为pdf文件添加密码，从pdf文件中检索文本和元数据。安装如下所示：

pip install pypdf

         要将pypdf与AES加密或解密一起使用，请安装额外的依赖项：

pip install pypdf[crypto]

六、实现代码：

# Install dependencies!pip install huggingface_hub!pip install chromadb!pip install langchain!pip install pypdf!pip install sentence-transformers

# import required librariesfrom langchain.document_loaders import PyPDFLoaderfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain.llms import HuggingFaceHubfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.chains import ConversationalRetrievalChain

# Load the pdf file and split it into smaller chunksloader = PyPDFLoader('report.pdf')documents = loader.load()​# Split the documents into smaller chunks text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)texts = text_splitter.split_documents(documents)

# We will use HuggingFace embeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

#Using Chroma vector database to store and retrieve embeddings of our textdb = Chroma.from_documents(texts, embeddings)retriever = db.as_retriever(search_kwargs={'k': 2})

# We are using Mistral-7B for this question answering repo_id = "mistralai/Mistral-7B-v0.1"llm = HuggingFaceHub(huggingfacehub_api_token='your huggingface access token here',                      repo_id=repo_id, model_kwargs={"temperature":0.2, "max_new_tokens":50})

# Create the Conversational Retrieval Chainqa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm, retriever,return_source_documents=True)

#We will run an infinite loop to ask questions to LLM and retrieve answers untill the user wants to quitimport syschat_history = []while True:    query = input('Prompt: ')    #To exit: use 'exit', 'quit', 'q', or Ctrl-D.",    if query.lower() in ["exit", "quit", "q"]:        print('Exiting')        sys.exit()    result = qa_chain({'question': query, 'chat_history': chat_history})    print('Answer: ' + result['answer'] + '\n')    chat_history.append((query, result['answer']))

        至此，基于PDF的聊天机器人就搭建好了，你可以从一个长而难的pdf中回答你的所有问题。Just do it！

参考文献：

[1] https://medium.com/@nimritakoul01/chat-with-your-pdf-files-using-mistral-7b-and-langchain-f3be9363301c

[2] https://colab.research.google.com/corgiredirector?site=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40woyera%2Fhow-to-chat-with-your-pdf-using-python-llama-2-41df80c4e674

[3] https://www.shakudo.io/blog/build-pdf-bot-open-source-llms