Tương tác với PDFs | Ứng dụng Streamlit

Mục Lục

1. Giới thiệu về ứng dụng Streamlit và mục đích của nó
2. Xem demo của ứng dụng
3. Kiến ​​trúc của ứng dụng Streamlit
   • 3.1. Bước 1: Người dùng tải lên tệp PDF
   • 3.2. Bước 2: Trích xuất dữ liệu từ tệp PDF
   • 3.3. Bước 3: Chia dữ liệu thành các phần nhỏ
   • 3.4. Bước 4: Tạo embeddings cho các phần văn bản
   • 3.5. Bước 5: Xây dựng cơ sở kiến thức từ embeddings
   • 3.6. Bước 6: Tra cứu và hiển thị câu trả lời
4. Hướng dẫn cách sử dụng ứng dụng và lấy API key từ Google
5. Mã nguồn Python cho ứng dụng Streamlit
6. Chạy ứng dụng và thử nghiệm với các tệp PDF khác nhau
7. Kết luận và triển vọng phát triển

Giới thiệu về ứng dụng Streamlit và mục đích của nó

Ứng dụng Streamlit là một công cụ mạnh mẽ cho phép người dùng tạo giao diện người dùng (UI) tương tác cho các ứng dụng dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng. Mục đích chính của ứng dụng này là tạo ra một bảng trò chuyện giúp người dùng tương tác với nhiều tệp PDF khác nhau một cách thuận tiện và linh hoạt.

Xem demo của ứng dụng

Trước khi đi sâu vào chi tiết kiến trúc và mã nguồn của ứng dụng, hãy xem một bản demo để hiểu rõ hơn về cách hoạt động của nó.

Kiến ​​trúc của ứng dụng Streamlit

Bước 1: Người dùng tải lên tệp PDF

Người dùng có thể tải lên một hoặc nhiều tệp PDF bằng cách sử dụng giao diện người dùng của ứng dụng. Tính năng này cho phép người dùng tương tác với các tài liệu PDF một cách linh hoạt.

Bước 2: Trích xuất dữ liệu từ tệp PDF

Sau khi người dùng tải lên tệp PDF, ứng dụng sẽ trích xuất dữ liệu từ các tài liệu này. Quá trình này bao gồm việc sử dụng thư viện PyPDF2 để đọc và trích xuất văn bản từ các trang trong tệp PDF.

Bước 3: Chia dữ liệu thành các phần nhỏ

Dữ liệu từ các tệp PDF được chia thành các phần nhỏ, mỗi phần có kích thước tối đa khoảng 1000 ký tự. Quá trình này giúp làm giảm độ phức tạp của dữ liệu và chuẩn bị cho quá trình tạo embeddings.

Bước 4: Tạo embeddings cho các phần văn bản

Sau khi dữ liệu được chia nhỏ, ứng dụng tạo ra các embeddings cho mỗi phần văn bản bằng cách sử dụng Google's BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Embeddings giúp biểu diễn các phần văn bản dưới dạng các vectơ số để dễ dàng xử lý và phân tích.

Bước 5: Xây dựng cơ sở kiến thức từ embeddings

Các embeddings được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector để tạo ra một cơ sở kiến thức. Cơ sở kiến thức này chứa thông tin chi tiết về các phần văn bản trong các tệp PDF và được sử dụng để tìm kiếm các câu trả lời cho các câu hỏi của người dùng.

Bước 6: Tra cứu và hiển thị câu trả lời

Khi người dùng đặt câu hỏi, ứng dụng sử dụng cơ sở kiến thức để tìm kiếm và trả về các câu trả lời phù hợp. Quá trình này đảm bảo rằng người dùng có thể truy xuất thông tin từ các tệp PDF một cách dễ dàng và nhanh chóng.

Hướng dẫn cách sử dụng ứng dụng và lấy API key từ Google

Để sử dụng ứng dụng, người dùng cần tải lên các tệp PDF mà họ muốn tương tác. Họ cũng có thể đặt câu hỏi và xem các câu trả lời được tìm kiếm từ cơ sở kiến thức của ứng dụng. Để lấy API key từ Google, người dùng có thể truy cập trang web developers.Generative AI dot Google và theo các bước hướng dẫn.

Mã nguồn Python cho ứng dụng Streamlit

Mã nguồn Python của ứng dụng Streamlit bao gồm một loạt các chức năng và các lớp được thi