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LangChain教程 - RAG - PDF摘要

news 来源：原创 2025/5/25 1:11:54

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LangChain教程 - 系列文章

随着人工智能和大语言模型（LLM）的快速发展，越来越多的工具和平台被引入以简化我们的日常任务。LangChain是一个非常强大的框架，它能够帮助开发者构建与LLM（如OpenAI、Ollama等）进行交互的应用程序。本篇博客将详细介绍如何结合LangChain和Ollama的API来对PDF文档进行自动化总结。

在本示例中，我们将介绍如何通过几个简单的步骤：加载PDF文件、提取其文本内容、根据字数判断总结策略、以及使用Ollama模型生成文档总结。

1. 环境准备

首先，我们需要确保你已经安装了相关的Python库。这些库包括LangChain，Ollama（你可以通过langchain-ollama库访问），以及PDF处理库PyPDFLoader。如果你还没有安装这些库，可以通过以下命令进行安装：

pip install langchain langchain-ollama PyPDF2

2. 加载PDF文档

使用PyPDFLoader加载PDF文件非常简单。它会将文档内容提取为一个文本列表，接着我们可以将这些内容合并成一个字符串。以下是加载和提取PDF内容的代码示例：

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

# 加载PDF文档
pdf_path = "/path/to/your/file.pdf"  # 替换为你的PDF文件路径
loader = PyPDFLoader(pdf_path)

# 提取文档内容
documents = loader.load()

# 获取文档的内容
content = "".join([doc.page_content for doc in documents])

3. 判断字数并选择处理方法

我们接下来会计算文档的总字数，并根据字数决定如何处理文本。如果字数较少（小于2000字），我们可以直接对全文进行总结。如果字数较多（大于2000字），我们只会提取文档的前1000个字和最后1000个字来进行总结。以下是实现这一逻辑的代码：

# 获取文章字数
content_length = len(content)

# 判断文章字数情况并处理
if content_length < 2000:
    # 如果字数小于2000，直接对全文进行总结
    text_to_summarize = content
else:
    # 如果字数大于2000，提取前1000个字和后1000个字
    start_text = content[:1000]
    end_text = content[-1000:]
    text_to_summarize = start_text + "\n\n" + end_text

4. 使用Ollama模型生成总结

在这部分代码中，我们将设置Ollama的大语言模型并创建一个LangChain的链条来生成总结。你可以选择不同的Ollama模型，在这里我们选择了deepseek-r1:7b模型。为了生成总结，我们构建了一个简单的总结提示模板，要求生成的总结字数不超过100字。

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_ollama import OllamaLLM

# 设置Ollama模型
llm = OllamaLLM(model="deepseek-r1:7b")

# 创建总结的提示模板
prompt_template = """
请对以下文本进行总结（100个字以内）：

{text}

总结：
"""

# 创建提示模板
prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["text"])

# 创建LLM链
chain = prompt | llm

# 生成总结
summary = chain.invoke({"text": text_to_summarize})

# 输出总结
print("Summary:\n", summary)

5. 运行整个流程

将所有部分结合起来，你可以得到一个完整的程序，它能够自动处理PDF文档并生成总结。运行这个程序的步骤如下：

加载PDF文档：提取文档内容。
字数判断与处理：根据字数判断是对全文进行总结，还是只取前后部分进行总结。
生成总结：使用Ollama模型生成总结并输出。

以下是完整的代码示例：

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_ollama import OllamaLLM

# 加载PDF文档
pdf_path = "/path/to/your/file.pdf"  # 替换为你的PDF文件路径
loader = PyPDFLoader(pdf_path)

# 提取文档内容
documents = loader.load()

# 获取文档的内容
content = "".join([doc.page_content for doc in documents])

# 获取文章字数
content_length = len(content)

# 判断文章字数情况并处理
if content_length < 2000:
    # 如果字数小于2000，直接对全文进行总结
    text_to_summarize = content
else:
    # 如果字数大于2000，提取前1000个字和后1000个字
    start_text = content[:1000]
    end_text = content[-1000:]
    text_to_summarize = start_text + "\n\n" + end_text

# 设置Ollama模型
llm = OllamaLLM(model="deepseek-r1:7b")

# 创建总结的提示模板
prompt_template = """
请对以下文本进行总结（100个字以内）：

{text}

总结：
"""

# 创建提示模板
prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["text"])

# 创建LLM链
chain = prompt | llm

# 生成总结
summary = chain.invoke({"text": text_to_summarize})

# 输出总结
print("Summary:\n", summary)