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LangChain4j如何自定義文檔轉換器實現數據清洗?

人工智能
文檔轉換器只是實現生產級別 RAG 的實現步驟之一,生產級別的 RAG 實現的步驟通常包含:文檔加載器、文檔解析器、文檔轉換器、文檔分詞器、文檔向量化、向量持久化、向量檢索等過程,而且每個過程可能都要反復調優,才能實現生產級別的準確性要求,所以道阻且長,吾輩尚需努力啊!

LangChain4j 提供了 3 種 RAG(Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)實現,我們通常在原生或高級的 RAG 實現中,要對數據進行清洗,也就是將外接知識庫中的原數據進行噪音去除,留下有價值的信息。

例如在帶有 HTML 標簽的文本中,HTML 標簽就是噪音,他對于搜索結果是沒有任何幫助,甚至會影響查詢結果的,因此我們就需要將 HTML 標簽進行清除。

那問題來了,怎么進行數據清洗呢?

這就要使用到文檔轉換器了,那么在不使用 LangChain4j 內置文檔轉換器的前提下(因為業務需求是復雜且多變的,因此很多時候我們需要使用自定義文檔轉換器才能實現預期的效果),那怎么實現呢?接下來一起來看。

自定義文檔轉換器

以去除文本中的 HTML 標簽為例,LangChain4j 中自定義文檔轉換器的實現步驟如下:

  1. 新建類實現 DocumentTransformer 接口。
  2. 重寫 transform 和 transformAll 方法,前者是對 Document 對象進行文檔轉換,后者是對 List進行數據轉換。
  3. 在 transform 和 transformAll 方法中,實現數據清除的具體業務落地。

具體實現代碼

import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.DocumentTransformer;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 自定義文檔轉換器
 */
public class HtmlToTextDocumentTransformer implements DocumentTransformer {
    @Override
    public Document transform(Document document) {
        return Document.from(removeHtmlTags(document.text()));
    }

    // 使用正則表達式清除內容中的 HTML 標簽
    public static String removeHtmlTags(String html) {
        if (html == null || html.isEmpty()) {
            return "";
        }
        // 定義正則表達式,匹配所有HTML標簽
        String regex = "<[^>]+>";
        // 替換所有匹配的標簽為空字符串
        return html.replaceAll(regex, "").trim();
    }

    @Override
    public List<Document> transformAll(List<Document> documents) {
        List<Document> list = new ArrayList<Document>();
        documents.stream().forEach(document -> {
            list.add(this.transform(document));
        });
        return list;
    }
}

調用文檔轉換器

Document htmlDoc = Document.from(
        "<html><body><p>Clean <b>me</b>!</p></body></html>"
);

// 文檔轉換器
DocumentTransformer transformer = new HtmlToTextDocumentTransformer();
Document cleanedDoc = transformer.transform(htmlDoc);

System.out.println(cleanedDoc.text());

最終的執行結果為:

Clean me!

小結

文檔轉換器只是實現生產級別 RAG 的實現步驟之一,生產級別的 RAG 實現的步驟通常包含:文檔加載器、文檔解析器、文檔轉換器、文檔分詞器、文檔向量化、向量持久化、向量檢索等過程,而且每個過程可能都要反復調優,才能實現生產級別的準確性要求,所以道阻且長,吾輩尚需努力啊!

責任編輯:武曉燕 來源: 磊哥和Java
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