使用 KaibanJS 中的 PDF RAG 工具無縫分析文檔-js教程-PHP中文網

使用 KaibanJS 中的 PDF RAG 工具無縫分析文檔

Barbara Streisand

發布： 2025-01-28 02:34:10

原創

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在當今數據豐富的世界中，PDF 是報告、研究和重要文檔的標準格式。然而，從這些文件中提取關鍵信息可能既緩慢又困難。 KaibanJS PDF RAG 搜索工具 通過在 PDF 中啟用語義搜索來解決這個問題。本文探討了該工具如何為 AI 代理提供支持，詳細介紹其功能、優勢和實際用途。

什麼是 KaibanJS PDF RAG 搜索工具？

KaibanJS PDF RAG 搜索工具 促進 PDF 文檔中的語義搜索。它與 Node.js 和瀏覽器環境兼容，為各種 PDF 分析任務提供靈活性。

主要特點：

PDF 解析： 高效地從 PDF 中提取和處理文本。
跨平台支持：在 Node.js 和瀏覽器環境中無縫工作。
智能分割：將文檔劃分為最佳部分，以提高搜索準確性。
語義理解：通過理解上下文提供更相關的結果，而不僅僅是簡單的關鍵字匹配。

Analyzing Documents Seamlessly with the PDF RAG Tool in KaibanJS

KaibanJS PDF RAG 搜索工具的優點

將此工具集成到 KaibanJS 中具有以下幾個好處：

高級文檔分析：人工智能代理對 PDF 內容進行深入分析，為複雜問題提供精確答案。
提高效率：自動提取數據，為開發人員和研究人員節省時間。
廣泛適用性：適用於需要 PDF 數據處理的研究、學術和商業應用。

開始使用 KaibanJS PDF RAG 搜索工具

以下是如何將該工具集成到您的 KaibanJS 項目中：

第 1 步：安裝所需的軟件包

安裝KaibanJS工具包和相應的PDF處理庫：

對於 Node.js：

<code class="language-bash">npm install @kaibanjs/tools pdf-parse</code>

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對於瀏覽器：

<code class="language-bash">npm install @kaibanjs/tools pdfjs-dist</code>

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第 2 步：保護您的 OpenAI API 密鑰

語義搜索需要有效的 OpenAI API 密鑰。從 OpenAI 開發者平台獲取一個。

第 3 步：實施 PDF RAG 搜索工具

此示例演示了一個分析和查詢 PDF 內容的簡單代理：

<code class="language-javascript">import { PDFSearch } from '@kaibanjs/tools';
import { Agent, Task, Team } from 'kaibanjs';

// Initialize the tool
const pdfSearchTool = new PDFSearch({
  OPENAI_API_KEY: 'your-openai-api-key',
  file: 'https://example.com/documents/sample.pdf'
});

// Create an agent using the tool
const documentAnalyst = new Agent({
    name: 'David',
    role: 'Document Analyst',
    goal: 'Extract and analyze information from PDFs using semantic search',
    background: 'PDF Content Specialist',
    tools: [pdfSearchTool]
});

// Define a task for the agent
const pdfAnalysisTask = new Task({
    description: 'Analyze the PDF at {file} and answer: {query}',
    expectedOutput: 'Answers based on PDF content',
    agent: documentAnalyst
});

// Create a team
const pdfAnalysisTeam = new Team({
    name: 'PDF Analysis Team',
    agents: [documentAnalyst],
    tasks: [pdfAnalysisTask],
    inputs: {
        file: 'https://example.com/documents/sample.pdf',
        query: 'What would you like to know about this PDF?'
    },
    env: {
        OPENAI_API_KEY: 'your-openai-api-key'
    }
});</code>

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高級使用：松果集成

對於自定義矢量存儲，集成 Pinecone：

<code class="language-javascript">import { PineconeStore } from '@langchain/pinecone';
import { Pinecone } from '@pinecone-database/pinecone';
import { OpenAIEmbeddings } from '@langchain/openai';

// ... (embeddings and pinecone setup) ...

const pdfSearchTool = new PDFSearch({
  OPENAI_API_KEY: 'your-openai-api-key',
  file: 'https://example.com/documents/sample.pdf',
  embeddings: embeddings,
  vectorStore: vectorStore
});</code>

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