知识库读取Word内容时,由于embedding切片操作,可能会出现表格被分割成多个切片的情况。这种切片方式可能导致“列名栏”和“内容栏”之间的Y轴关系链断裂,从而无法准确地确定每一列的数据对应关系,从而使得无法准确知道每一列的数据汇总。
用下面表格为例子:
级数 | T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | T7 |
子等 | T1.1-1.2 | T2.1-2.2 | T3.1-3.3 | T4.1-4.3 | T5.1-5.2 | T6.1-6.2 | T7 |
专业名称 | 实习 工程师 | 助理 工程师 | 工程师 | 高级 工程师 | 资深 工程师 | 专家级 工程师 | 首席 工程师 |
学历 | 本科及以上 | 本科及以上 | 本科及以上 | 本科及以上 | 本科及以上 | 硕士及以上 | 硕士及以上 |
工作经验 | 1年以内(兼职) | 1-3年 | 3-5年 | 5-8年 | 8-10年 | 10-15年 | 15年以上 |
级数 | T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | T7 |
子等 | T1.1-1.2 | T2.1-2.2 | T3.1-3.3 | T4.1-4.3 | T5.1-5.2 | T6.1-T6.2 | T7 |
专业名称 | 实习 工程师 | 助理 工程师 | 工程师 | 高级 工程师 | 资深 工程师 | 专家级 工程师 | 首席 工程师 |
分值 | 60-64分 | 65-69分 | 70-79分 | 80-89分 | 90-94分 | 95-97分 | 98-100分 |
直接演示一下本文代码运行的对比结果,分别展示“无优化”和“有优化”的问答结果,标绿框的是回答错误的:
本文帮助提高文本处理和向量化的效率,以下是对每个步骤的详细说明,详见md_embedding.py源码:
- 分离文字和表格:将原始Word文档中的文字内容和表格分开保存。将文字内容保存为纯文本的Markdown文件,而将表格单独保存为多个只包含Markdown表格的Markdown文件。例如,一个Word文档包含2个表格,即生成1个纯文字Markdown文件,2个纯表格的Markdown文件。
- 切片并向量化处理:对于多个Markdown文件,按照固定的大小切片,确保切片大小是大于Markdown表格的体积,以确保包含完整的表格。然后对这些切片进行向量化处理。
这种方法的优点是能够有效地分离文字和表格,并通过切片和向量化处理提高处理效率。通过将表格转化为向量表示,可以更方便地进行后续的计算和分析。同时,由于切片时保证了表格的完整性,可以避免表格被切断导致信息丢失的问题。
有优化的embedding的源码, md_embedding.py 如下:
import os
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.document_loaders import UnstructuredWordDocumentLoaderfrom docx import Documentdef convert_word_tables_to_markdown(file_path, output_folder):def convert_table_to_markdown(table):markdown = ""for row in table.rows:cells = [cell.text.replace('\n', '').replace('|', '|') for cell in row.cells]markdown += "|".join(cells) + "|\n"return markdowndoc = Document(file_path)# 创建输出文件夹(如果不存在)os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)# 将每个表格转换为Markdown并保存为单独的TXT文件for i, table in enumerate(doc.tables):markdown = convert_table_to_markdown(table)filename_without_ext=os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]# 将Markdown表格写入TXT文件output_file_path = os.path.join(output_folder, filename_without_ext+f"_output_{i+1}.md")with open(output_file_path, "w", encoding='utf-8') as file:file.write(markdown)return output_folderdef remove_tables_save_as_md(file_path, output_file_path):doc = Document(file_path)# 移除所有表格for table in doc.tables:table._element.getparent().remove(table._element)# 获取剩余内容的纯文本,并构建Markdown格式字符串content = [p.text.strip() for p in doc.paragraphs if p.text.strip()]markdown_content = '\n\n'.join(content)# 保存为MD文件with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:file.write(markdown_content)return output_file_pathabs_docx_path='D:\CloudDisk\OpenAI\博客的源码\Docx表格优化\带表格DOCX.docx'
embedding_folder_path=os.path.dirname(abs_docx_path)+'\\md_txt'
os.makedirs(embedding_folder_path,exist_ok=True)convert_word_tables_to_markdown(abs_docx_path,embedding_folder_path)
remove_tables_save_as_md(abs_docx_path,embedding_folder_path+'\\'+os.path.basename(abs_docx_path)+'.md')# 1 定义embedding
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key='aaaaaaaaaaaaaaaaaa',openai_api_base='bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb',openai_api_type='azure',model="text-embedding-ada-002",deployment="lk-text-embedding-ada-002",chunk_size=1)# 2 定义文件
loader = DirectoryLoader(embedding_folder_path, glob="**/*.md")
pages = loader.load_and_split()# 按固定尺寸切分段落
text_splitter_RCTS = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size = 500,chunk_overlap = 100
)split_docs_RCTS = text_splitter_RCTS.split_documents(pages)
for item in split_docs_RCTS:print(item)print('')#写入向量数据库
print(f'写入RCTS向量数据库')
vectordb = Chroma.from_documents(split_docs_RCTS, embedding=embeddings, persist_directory="./MD_RCTS/")
vectordb.persist()
无优化的embedding的源码,docx_embedding.py 如下:
import os
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import UnstructuredWordDocumentLoader# 1 定义embedding
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key='aaaaaaaaaa',openai_api_base='bbbbbbbbbbb',openai_api_type='azure',model="text-embedding-ada-002",deployment="lk-text-embedding-ada-002",chunk_size=1)docx_file_path="D:\CloudDisk\OpenAI\博客的源码\Docx表格优化\带表格DOCX.docx"# 2 定义文件
loader = UnstructuredWordDocumentLoader(docx_file_path)
pages = loader.load_and_split()# 按固定尺寸切分段落
text_splitter_RCTS = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size = 500,chunk_overlap = 100
)split_docs_RCTS = text_splitter_RCTS.split_documents(pages)
for item in split_docs_RCTS:print(item)print('')#写入向量数据库
print(f'写入RCTS向量数据库')
vectordb = Chroma.from_documents(split_docs_RCTS, embedding=embeddings, persist_directory="./Word_RCTS/")
vectordb.persist()
问答测试 chat_qa.py:
import time
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import AzureChatOpenAIdef getQuestionList():question_list=['级数=T6,专业名称是?','要求硕士学历有哪些级数?','分值大于等于70是哪些级数?','可以兼职的是什么级数?','需要工作经验满5年以上是哪些专业?','首席工程师要求什么学历,工作经验多少年','自上而下的原则,是指?','现场答辩,是指?','级数=T3,专业名称是?','级数=T4,专业名称是?',]return question_listembeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key='aaaaaaaaaaaaaaaaa',openai_api_base='bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb',openai_api_type='azure',model="text-embedding-ada-002",deployment="lk-text-embedding-ada-002",chunk_size=1)openAiLLm = AzureChatOpenAI(openai_api_key='aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa', #注意这里,不同 API_BASE 使用不同 APK_KEYopenai_api_base="bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb",openai_api_version='2023-03-15-preview',deployment_name='lk-gpt-35-turbo-16k',temperature=0.9,model_name="gpt-35-turbo-16k",max_tokens=300)print('------r---r---r----')word_RTCS = Chroma(persist_directory="./Word_RCTS/", embedding_function=embeddings)
word_qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openAiLLm,chain_type="stuff",retriever=word_RTCS.as_retriever(),return_source_documents = False) md_RTCS = Chroma(persist_directory="./MD_RCTS/", embedding_function=embeddings)
md_qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openAiLLm,chain_type="stuff",retriever=md_RTCS.as_retriever(),return_source_documents = False)#print(qa_RTCS)#查看自定义Prompt的结构体内容
for i in range(0,len(getQuestionList())):question_text=getQuestionList()[i]# 进行问答wordchat = word_qa({"query": question_text}) wordquery = str(wordchat['query'])wordresult = str(wordchat['result'])print("问题: ",wordquery)print("无优化-结果:",wordresult)time.sleep(1)#每次提问间隔1scsvchat = md_qa({"query": question_text}) csvquery = str(csvchat['query'])csvresult = str(csvchat['result'])#print("MD问题: ",csvquery)print("有优化-结果:",csvresult)print('----------------------------------------')time.sleep(1)#每次提问间隔1s