在建構 RAG 系統時，處理不同格式的檔案至關重要。本文著重於 Python 中 PDF、CSV 和 Excel 檔案的載入和處理技術。利用 PyPDF2 函式庫，我們可以有效地從 PDF 檔案中提取文字和後設資料，例如檔案名稱、建立者和頁碼，這些資訊對於後續的文字分析和資訊檢索至關重要。針對 CSV 和 Excel 檔案，我們可以根據資料集大小和複雜度，選擇將 CSV 行轉換為文字片段、直接嵌入表格到提示中，或是使用專門的函式庫進行處理，確保資料在 RAG 系統中的有效利用。
載入PDF檔案
問題描述
您想要將PDF檔案（.pdf）載入到您的RAG系統中。
解決方案
使用PyPDF2函式庫來載入PDF檔案到您的RAG系統中。這個函式庫允許您從PDF的每個頁面中提取文字，並且可以儲存文字所在的確切頁面號碼。
步驟
- 安裝PyPDF2函式庫：您可以使用pip安裝PyPDF2函式庫，命令為
pip install PyPDF2。 - 載入PDF檔案：使用
PyPDF2.PdfReader()函式來載入PDF檔案，傳回一個具有pages屬性的物件，該屬性是一個包含每個頁面的文字和後設資料的字典列表。 - 提取後設資料：您可以從每個頁面的字典中提取所需的後設資料，例如頁面文字、檔案名稱、生產者、頁面號碼和圖片。
範例程式碼
import PyPDF2
import os
file_path = "../datasets/pdf_files/2023_Jan_7_Feature_Engineering_Techniques.pdf"
with open(file_path, "rb") as file:
reader = PyPDF2.PdfReader(file)
# 初始化一個空串列來儲存提取的文字
extracted_text = []
# 迭代每個頁面
for page in reader.pages:
# 提取頁面文字
page_text = page.extract_text()
# 儲存頁面文字和後設資料
page_dict = {
"page_text": page_text,
"filename": file_path,
"producer": reader.metadata.producer,
"page_number": reader.page_count,
"images": [] # 儲存圖片
}
# 將頁面字典加入串列
extracted_text.append(page_dict)
# 傳回儲存的文字和後設資料
return extracted_text
討論
PyPDF2函式庫是處理PDF檔案的強大工具，可以用於分割、合併、裁剪和轉換PDF頁面。它使用Pillow來提取PDF中的圖片。
圖表翻譯
此圖示
圖表翻譯：
此圖表顯示了載入PDF檔案的流程。首先，載入PDF檔案，然後提取每個頁面的文字和後設資料。接下來，儲存提取的文字和後設資料。最後，傳回儲存的文字和後設資料。
內容解密
內容解密：
此範例程式碼展示瞭如何使用PyPDF2函式庫來載入PDF檔案並提取文字和後設資料。程式碼首先載入PDF檔案，然後迭代每個頁面，提取頁面文字和後設資料。接下來，儲存提取的文字和後設資料。最後，傳回儲存的文字和後設資料。
處理PDF和CSV/Excel檔案
在RAG（Retrieve, Augment, Generate）系統中，載入和處理不同格式的檔案是一項基本但重要的任務。這裡，我們將討論如何處理PDF和CSV/Excel檔案。
處理PDF檔案
PDF（Portable Document Format）是最常用的檔案格式之一，用於分享資訊。無論原始檔案是用Word、PowerPoint或其他工具建立，通常都會轉換為PDF格式後才與更廣泛的受眾分享。因此，載入和處理PDF檔案對於許多RAG系統來說是至關重要的。
下面的程式碼片段示範瞭如何從PDF檔案中提取文字和相關的metadata（如檔案名稱、生產者、頁碼和圖片）：
list_of_pages = []
page_counter = 1
for page in reader.pages:
page_dict = {
"file_name": reader.metadata.get("/Title"),
"producer": reader.metadata.get("/Producer"),
"page_number": page_counter,
"text": page.extract_text(),
"images": page.images,
}
list_of_pages.append(page_dict)
page_counter += 1
這段程式碼傳回一個字典列表，每個字典包含了文字和定義的metadata。稍後，在RAG過程中，頁面的文字會被分成文字塊並轉換為嵌入向量。這裡提取的metadata將與每個文字塊相關聯，使得能夠提供正確且詳細的資訊參考。
處理CSV和Excel檔案
CSV（Comma Separated Values）和Excel檔案（.xlsx）也常用於儲存和分享資料。有三種基本不同的方法可以在RAG系統中處理這些檔案：
- 轉換CSV行為文字：您可以將每行資料包裝成一個文字片段，這樣就可以像載入純文字檔案一樣載入資料集。
- 將整個表格嵌入到提示中：如果表格不太大，您可以將整個表格載入到提示中。大多數RAG框架都支援這種方法。
- 使用專門的函式庫或工具：根據您的具體需求，您可能需要使用專門的函式庫或工具來處理CSV和Excel檔案，特別是當您需要處理大型或複雜的資料集時。
選擇哪種方法取決於您的具體需求和資料特點。無論哪種方法，目標都是要能夠有效地載入和處理您的資料，以便進行後續的RAG任務。
圖表翻譯：
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title Python 處理 PDF 與 CSV Excel 檔案載入技術
package "Python 應用架構" {
package "應用層" {
component [主程式] as main
component [模組/套件] as modules
component [設定檔] as config
}
package "框架層" {
component [Web 框架] as web
component [ORM] as orm
component [非同步處理] as async
}
package "資料層" {
database [資料庫] as db
component [快取] as cache
component [檔案系統] as fs
}
}
main --> modules : 匯入模組
main --> config : 載入設定
modules --> web : HTTP 處理
web --> orm : 資料操作
orm --> db : 持久化
web --> cache : 快取查詢
web --> async : 背景任務
async --> fs : 檔案處理
note right of web
Flask / FastAPI / Django
end note
@enduml這個流程圖展示了載入和處理PDF和CSV/Excel檔案的基本步驟，以及如何將這些步驟整合到RAG系統中，以達到更好的資訊處理和生成效果。
這篇文章討論瞭如何在 RAG 系統中載入和處理 PDF 以及 CSV/Excel 檔案，提供了實用的程式碼範例和流程圖解說。以下總結文章重點並提出一些延伸思考：
從技術架構視角來看，文章清晰地闡述了利用 PyPDF2 函式庫解析 PDF 檔案的流程，包含安裝、載入、提取文字和後設資料等步驟。程式碼範例簡潔易懂，方便讀者理解和實作。對於 CSV/Excel 檔案的處理，文章提出了三種策略：轉換成文字、嵌入提示和使用專用工具，展現了處理不同資料規模和複雜度的靈活性。
然而，文章在技術深度上仍有提升空間。例如，對於 PyPDF2 提取圖片的功能僅 briefly 提及，未提供具體程式碼示範和常見問題的處理方法，例如圖片格式轉換、解析錯誤處理等。此外，文章對於三種 CSV/Excel 處理策略的適用場景和優缺點比較也略顯不足。例如，何時應該選擇將表格嵌入提示，表格大小的限制是多少？使用專用工具的具體案例和推薦有哪些？這些都需要更深入的探討。
展望未來，隨著 RAG 系統的普及和資料格式的多樣化，更強大的檔案解析和處理能力將至關重要。除了 PDF 和 CSV/Excel，未來可能需要處理更多不同格式的檔案，例如 Word、PowerPoint、HTML 等。此外，如何有效地處理大型檔案、非結構化資料以及多語言資料，也是未來 RAG 系統發展需要面對的挑戰。
對於實務應用，建議開發者根據自身需求選擇合適的檔案處理策略。如果資料量較小且結構簡單，可以考慮將表格嵌入提示或轉換成文字。如果資料量龐大或結構複雜，則建議使用專用工具或開發客製化的解析器。同時，也需關注檔案解析的效能和錯誤處理，確保 RAG 系統的穩定性和可靠性。 持續關注新的工具和技術，例如 LangChain 提供的載入器，能更有效率地整合不同資料來源到 RAG 系統中。
總而言之，本文提供了一個良好的開端，但仍有許多值得深入研究和探索的導向。隨著技術的發展，我們期待看到更強大、更靈活的檔案處理方案出現，進一步提升 RAG 系統的效能和應用範圍。
