Întrebări și răspunsuri din documente

Lucrul cu Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Ce este întrebarea și răspunsul din documente?

Răspunde la întrebări din conținutul documentului
Necesită un document și o întrebare
Oferă răspunsuri directe sau parafrazate

Întrebare: "What is the total revenue of Q3?"

Un document

Cazuri de utilizare pentru document Q&A

Cazuri de utilizare: juridic, financiar și suport

📑 Juridic: Identificați clauzele contractuale

💰 Financiar: Extrageți indicatori cheie

🤓 Suport: Recuperați răspunsuri din manuale

Automatizarea interogărilor HR cu document Q&A

📄 Informații stocate în US-Employee_Policy.pdf

🤖 Construiți un sistem pentru extragerea răspunsurilor

🕑 Economisiți timp și efort pentru HR

Echipa HR este copleșită

Extragerea textului cu 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...

Crearea unui pipeline 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

Totul împreună

📄 Utilizați PdfReader din pypdf pentru a încărca fișiere PDF
🔎 Extrageți textul cu .pages și .extract_text() în document_text
🤔 Configurați un pipeline question-answering
❓ Transmiteți question și context pipeline-ului
⏰ Încapsulați în funcții pentru a automatiza interogările

Întrebări și răspunsuri din documente

Echipa HR construind cultura companiei

Să exersăm!

Lucrul cu Hugging Face