document answer langchain pinecone openai

使用Langchain，Pinecone和Openai回答的文件

Langchain提供了一種易於使用的集成，用於使用Pinecone和Openai的嵌入來處理和查詢文檔。借助此存儲庫，您可以加載PDF，將其內容分開，生成嵌入，並使用上述工具創建一個問答系統。

存儲庫結構：

• embbeding_doc.py ：用於加載PDF，分裂其內容，使用OpenAI生成嵌入的主要腳本，並用Pinecone保存它們。
• constants.py ：保存在存儲庫中使用的常數。
• app.py ：一種簡化的應用程序，可讓您使用提問鏈查詢嵌入式文檔。

要求：

1. Python 3+
2. Pinecone API鍵
3. OpenAI API鍵
4. 簡化
5. 所需的模塊如代碼所示（例如，蘭班鏈，松果）

快速開始：

1. 設置配置：

   • 您必須創建一個定義以下內容的config.py文件：

      OPENAI_API_KEY = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'
     PINECONE_API_KEY = 'YOUR_PINECONE_API_KEY'
     PINECONE_API_ENVIRONMENT = 'YOUR_PINECONE_ENVIRONMENT'

2. 運行embbeding_doc.py ：

   • 這將加載提供的PDF，將其內容拆分，生成嵌入並將其保存到Pinecone中。

     $ python embbeding_doc.py

3. 啟動簡化應用程序：

   • 使用shatlit運行app.py腳本。

     $ streamlit run app.py

   • 應用程序運行後，您可以輸入與PDF內容相關的問題，它將使用創建的嵌入式和提問鏈提供相關答案。

重要說明：

• 這是示例設置。根據您的要求，您可能需要修改文檔加載，分裂和嵌入策略。
• 確保您的OpenAI API密鑰和Pinecone API密鑰保密，並且不會推向公共存儲庫。