Questions-réponses sur document

Travailler avec Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Qu'est-ce que les questions-réponses sur document ?

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  • Répond aux questions à partir du contenu du document
  • Nécessite un document et une question
  • Fournit des réponses directes ou reformulées

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

Un document

Travailler avec Hugging Face

Cas d'usage des questions-réponses sur document

Cas d'usage : juridique, finances et soutien

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  • 📑 Juridique : repérer les clauses de contrat

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  • 💰 Finances : extraire les chiffres clés

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  • 🤓 Soutien : retrouver des réponses dans les manuels
Travailler avec Hugging Face

Automatiser les demandes RH avec les questions-réponses sur document

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  • 📄 Info stockée dans US-Employee_Policy.pdf

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  • 🤖 Mettre en place un système d'extraction de réponses

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  • 🕑 Économiser du temps et des efforts RH

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L'équipe RH est débordée

Travailler avec Hugging Face

Extraction de texte avec 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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Créer une chaîne de traitement Q&R

# 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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Assembler le tout

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  • 📄 Utiliser PdfReader de pypdf pour charger et lire des PDF
  • 🔎 Extraire le texte avec .pages et .extract_text() dans document_text
  • 🤔 Configurer une chaîne question-answering
  • ❓ Fournir une question et un context à la chaîne
  • ⏰ Regrouper en fonctions pour automatiser les requêtes

Questions-réponses sur document

L'équipe RH bâtit la culture d'entreprise

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Passons à la pratique !

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