Hỏi đáp theo tài liệu

Làm việc với Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Hỏi đáp theo tài liệu là gì?

$$

  • Trả lời câu hỏi từ nội dung tài liệu
  • Cần tài liệu và câu hỏi
  • Trả lời trực tiếp hoặc diễn giải

$$

Câu hỏi: "Tổng doanh thu Q3 là bao nhiêu?"

Một tài liệu

Làm việc với Hugging Face

Tình huống sử dụng cho Hỏi đáp theo tài liệu

Tình huống pháp lý, tài chính và hỗ trợ

$$

  • 📑 Pháp lý: Xác định điều khoản hợp đồng

$$

  • 💰 Tài chính: Trích số liệu chính

$$

  • 🤓 Hỗ trợ: Tìm câu trả lời từ sổ tay
Làm việc với Hugging Face

Tự động hóa câu hỏi HR bằng Hỏi đáp theo tài liệu

$$

  • 📄 Thông tin lưu trong US-Employee_Policy.pdf

$$

  • 🤖 Xây hệ thống để trích xuất câu trả lời

$$

  • 🕑 Tiết kiệm thời gian và công sức cho HR

$$

Đội ngũ HR quá tải

Làm việc với Hugging Face

Trích xuất văn bản với 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...
Làm việc với Hugging Face

Tạo pipeline Hỏi đáp (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
Làm việc với Hugging Face

Tổng hợp quy trình

$$

  • 📄 Dùng PdfReader từ pypdf để tải và đọc PDF
  • 🔎 Trích văn bản với .pages và .extract_text() vào document_text
  • 🤔 Thiết lập pipeline question-answering
  • ❓ Truyền question và context vào pipeline
  • ⏰ Đóng gói thành hàm để tự động hóa truy vấn

Hỏi đáp theo tài liệu

Đội ngũ HR xây dựng văn hóa công ty

Làm việc với Hugging Face

Ayo berlatih!

Làm việc với Hugging Face

Preparing Video For Download...