「一週又過去了，這次meeting的期刊報告你準備好了嗎？」、「說好的產業分析報告整理得怎麼樣了？」以上場景是否讓人覺得似曾相識？
被看不完的文件追著跑的人有福了！在OpenAI推出ChatGPT後，許多神奇的小工具也隨之出現─ChatPDF就是其中一個很好的應用。使用者只要上傳自己的PDF檔，不論是論文、新聞、產業報告甚至是書籍，都可以透過提問的方式，快速進行文件摘要總結，甚至請它提供建議。是不是讓人很心動？
目前ChatPDF的免費額度上限是每天3個120頁內的文件，總共可以問50個問題。看到這裡，如果你急著趕報告的話，可以先去趕進度沒關係。但是，如果想知道如何打造一個文件對話的工具，肯定要繼續看下去。我們會教各位如何簡單利用LangChain實作ChatPDF的功能，不用受每日的提問上限，讓人想問多少就問多少！
LangChain是一個框架，幫助我們在開發應用程式時導入語言模型的功能，可以更快速的將資料來源連接到語言模型，並使用語言模型進行後續處理。開始之前，我們先來看看ChatPDF的效果，範例中，我們以巴黎萊雅集團2022年的年度報告為例，對ChatPDF提出幾個簡單的問題，它會依照文件的內容進行回答。
利用LLM做出文件問答
文件問答的做法大致可分為四個步驟，且每一個步驟中都會使用到LLM：
1. 將文件儲存成vector store
由於LLM輸入的字數通常都有上限，我們在讀取PDF檔後會對文字做切割，切分成多個小的區塊(chunk)，並使用一個embedding model將文字轉換成向量，儲存成vector store以供後續查詢。
2. 在對話中提出問題
問答系統會記錄聊天的過程，當使用者提出新的問題時，會利用LLM將之前的對話以及新的問題，改寫成一個獨立的問句，這樣就不用把整個對話紀錄都丟進去做查詢。
3. 搜尋文件中與問題最相關的部分
使用剛剛的embedding model將問題本身轉換成向量，就可以查詢vector store中與問題最相關的部分有哪些段落。
4. 針對問題並根據相關文件進行回答
取出最相關的內容之後，讓LLM閱讀問題以及相關文件的內容，最後給出答案。
實作解析
接下來我們會使用LangChain實作出文件問答的功能，習慣使用介面的人可以先使用ChatPDF就好，但如果想要更了解流程和程式碼的人可以繼續往下。
首先，將相關套件安裝並import 進來
設定你的OpenAI API key(https://platform.openai.com/account/api-keys)
讀取PDF檔案。這裡我們使用LangChain提供的讀檔方式。
由於語言模型一次能讀取的文字數量有限，我們需要將文件切分成多個小區塊。
選擇一個欲使用的embedding模型 (也可以使用HuggingFace上其他的模型)，並透過Chroma (一個專門為LLM embedding database設計的工具) 將剛剛的文字轉換成向量，最後儲存成一個本地的vector store。
最後建立對話chain，這裡我們使用LangChain的ConversationalRetrievalChain，每次都根據使用者提出的問題 (question) 以及對話紀錄 (chat_history) 對文件進行搜索。其中，所使用的LLM也可以替換成其他模型。
如果我們想要使用到對話的功能，必須每次將對話紀錄儲存起來並交給對話chain，在這裡我們使用一個while迴圈進行對話，這樣一來也可以擁有追問的功能。
結語
以上，我們利用LangChain簡單實作出了ChatPDF的功能，讓我們能以聊天的形式，快速了解文件內容，以後就不用怕來不及看文件了啦，那這次先寫到這，我要去趕報告了: )
Reference
ChatPDF：https://www.chatpdf.com/
LangChain：https://python.langchain.com/en/latest/index.html
L'Oréal Paris annul report：https://www.loreal-finance.com/eng/annual-report
GPT-4 Tutorial: How to Chat With Multiple PDF Files：https://www.youtube.com/watch?v=Ix9WIZpArm0
（撰稿工程師：林芊）
