Preguntas y respuestas sobre documentos

Trabajar con Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

¿Qué es el Q&A de documentos?

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  • Responde a preguntas a partir del contenido del documento
  • Requiere un documento y una pregunta
  • Devuelve respuestas directas o parafraseadas

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Question: «What is the total revenue of Q3?»

Un documento

Trabajar con Hugging Face

Casos de uso del Q&A de documentos

Casos de uso: legal, finanzas y soporte

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  • 📑 Legal: Identificar cláusulas de contratos

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  • 💰 Finanzas: Extraer cifras clave

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  • 🤓 Soporte: Recuperar respuestas de manuales
Trabajar con Hugging Face

Automatizar consultas de RR. HH. con Q&A de documentos

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  • 📄 Info almacenada en US-Employee_Policy.pdf

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  • 🤖 Crear un sistema para extraer respuestas

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  • 🕑 Ahorrar tiempo y esfuerzo de RR. HH.

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El equipo de RR. HH. está desbordado

Trabajar con Hugging Face

Extraer texto con pypdf

from pypdf import PdfReader


# Load the PDF file
reader = PdfReader("US-Employee_Policy.pdf")


# Extract text from all pages
document_text = ""
for page in reader.pages:

    document_text += page.extract_text()

Welcome to the US Employee Policy document...
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Crear una canalización de Q&A

# Load the question-answering pipeline
qa_pipeline = pipeline(
    task="question-answering",
    model="distilbert-base-cased-distilled-squad")


question = "How many volunteer days are offered annually?"


# Get the answer from the QA pipeline
result = qa_pipeline(question=question, context=document_text)

print(f"Answer: {result['answer']}")

Answer: 1
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Juntándolo todo

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  • 📄 Usa PdfReader de pypdf para cargar y leer PDFs
  • 🔎 Extrae texto con .pages y .extract_text() en document_text
  • 🤔 Configura una canalización question-answering
  • ❓ Pasa question y context a la canalización
  • ⏰ Envuelve en funciones para automatizar consultas

Q&A de documentos

Equipo de RR. HH. creando cultura de empresa

Trabajar con Hugging Face

¡Vamos a practicar!

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