創建本地PDF Chatbot with Llama3 & RAG技術

[@陳冠穎-b5q]

感謝老師的分享，非常棒👍

[@張成龍-x5z]

謝謝您的支持

[@kennykang900]

謝謝老師

[@changlunglung]

謝謝您的回覆與支持。

[@AIStudio.2024]

👍

[@張成龍-x5z]

謝謝您的支持

[@1123Chu]

老師你好，我的PDF Chatbot有成功做出來也可以把pdf上傳上去，但每次回應時context都是空白的，是pdf讀取不出來嗎?我已經有試過換別的pdf套件了

[@changlunglung]

你先確認你的pdf裡面的文字是文字還是圖片的文字。如果pdf是圖片存在的話，建議找不是圖片的先試試。

[@煎煎-c7c]

@@changlunglung 老師您好，我也有遇到相同問題。我先前有順利產生PDF內容，也有回應成功，但過沒幾天再上傳相同檔案後，它卻無法讀取pdf內容，目前我找不到原因，想請教老師是否知道可能哪邊有出問題嗎?

[@Chenggg7414]

老師 生成回應的部分有快轉嗎，因為我看您那邊生成蠻快的，但是我自己跑的時候都要等很久。

[@changlunglung]

我的GPU是非常早期的1080ti，8G RAM，也是慢慢的。我是有快轉喔。

[@leohsi2663]

請教老師一下，之前影片ua-cam.com/video/ntuuLCR8TkA/v-deo.html 所教的RAG的用法，embeddings是不是一樣的?只是差別在一個用ollama套件，一個用langchain下的ollama。

[@changlunglung]

是的，embeddings在教學影片用的是同一個。

[@jz1818]

請問如果是word檔該如何做呢?

[@changlunglung]

過幾天會整理相關資料，再錄製影片分享給大家。

[@yusteven3986]

請問我跑您的程式範例上傳檔案的時候為什麼會出現像這樣的error：AxiosError: Request failed with status code 403

[@changlunglung]

有更多的上下文訊息嗎？
包括出錯的程式碼資訊，看起來比較像是網路方面的問題。

[@MalaysiaGeorge]

我也有同樣的問題
> Entering new RetrievalQA chain...
2024-06-17 09:53:01.907 Uncaught app exception
Traceback (most recent call last):
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\streamlit
untime\scriptrunner\script_runner.py", line 600, in _run_script
exec(code, module.__dict__)
File "D:\tmp
ag\pdfChatbotV1.py", line 131, in
response = st.session_state.qa_chain(user_input)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_core\_api\deprecation.py", line 168, in warning_emitting_wrapper
return wrapped(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain\chains\base.py", line 383, in __call__
return self.invoke(
^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain\chains\base.py", line 166, in invoke
raise e
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain\chains\base.py", line 156, in invoke
self._call(inputs, run_manager=run_manager)
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain\chains
etrieval_qa\base.py", line 142, in _call
docs = self._get_docs(question, run_manager=_run_manager)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain\chains
etrieval_qa\base.py", line 254, in _get_docs
return self.retriever.invoke(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_core
etrievers.py", line 221, in invoke
raise e
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_core
etrievers.py", line 214, in invoke
result = self._get_relevant_documents(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_core\vectorstores.py", line 797, in _get_relevant_documents
docs = self.vectorstore.similarity_search(query, **self.search_kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_community\vectorstores\chroma.py", line 349, in similarity_search
docs_and_scores = self.similarity_search_with_score(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_community\vectorstores\chroma.py", line 438, in similarity_search_with_score
query_embedding = self._embedding_function.embed_query(query)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_community\embeddings\ollama.py", line 224, in embed_query
embedding = self._embed([instruction_pair])[0]
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_community\embeddings\ollama.py", line 199, in _embed
return [self._process_emb_response(prompt) for prompt in iter_]
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\tmp
ag
ag\Lib\site-packages\langchain_community\embeddings\ollama.py", line 173, in _process_emb_response
raise ValueError(
ValueError: Error raised by inference API HTTP code: 403, 403: Forbidden403: Forbidden

[@0914]

想問老師，如果pdf結構較複雜，例如包含圖片或表格，該如何處理？

[@changlunglung]

這個我們要把複雜問題簡單化，用而所謂的資料前處理。依何的圖片要進行文本處理，第一步就是文字化，所以解決的思維就是把圖片取出來，利用多模態或者ocr技術，轉成文本，然後再接後面的大語言模型。簡單說就是要做資料前處理。

[@0914]

@ 謝謝老師！

[@teddylin5197]

老師，請問目前這chatbot是網頁部分，那我要如何用在linebot上，這部分您方便介紹嗎？ 或是我可以跟您聯繫？

[@changlunglung]

可以先寫信給我聯絡，[e-mail]