使用LlamaIndex查询MongoDB数据库，并获取OSS(对象存储服务)上的PDF文件，最终用Langch

使用 LlamaIndex 查询 MongoDB 数据库，并获取 OSS (对象存储服务) 上的 PDF 文件，然后利用 Langchain 搭建应用，涉及多个步骤。下面我们将详细介绍如何将这些步骤结合起来，构建一个系统：

1. 环境准备

首先，确保你已经安装了以下 Python 库：

pip install llama_index pymongo langchain openai boto3 pdfplumber pymongo：MongoDB 的 Python 客户端。llama_index：用于构建文档索引和检索。langchain：用于集成大语言模型（如 OpenAI GPT）。boto3：用于访问 AWS S3 或其他 OSS 服务的 Python SDK（假设你使用 AWS S3）。pdfplumber：用于从 PDF 中提取文本。 2. 连接 MongoDB 查询 OSS 链接

假设你已经将 PDF 文件的链接存储在 MongoDB 中（OSS 的 URL）。你首先需要从 MongoDB 中查询并获取 OSS 上 PDF 文件的链接。

from pymongo import MongoClient # 连接 MongoDB 数据库 client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['financial_data'] collection = db['pdf_files'] # 假设你有存储 OSS 链接的数据 pdf_data = collection.find_one({"company": "Example Corp"}) # 获取 OSS 上 PDF 文件的链接 oss_pdf_url = pdf_data["pdf_url"] print("PDF File URL:", oss_pdf_url) 3. 从 OSS 下载 PDF 文件

接下来，我们使用 boto3（AWS SDK）来下载存储在 OSS（如 AWS S3）上的 PDF 文件。这里假设你使用的是 AWS S3，但可以根据需要调整 OSS SDK（如阿里云 OSS）。

import boto3 # 假设你使用 AWS S3 s3_client = boto3.client('s3', aws_access_key_id='YOUR_AWS_ACCESS_KEY', aws_secret_access_key='YOUR_AWS_SECRET_KEY') bucket_name = "your-bucket-name" pdf_file_key = "path/to/your/file.pdf" # 下载 PDF 文件 s3_client.download_file(bucket_name, pdf_file_key, 'local_file.pdf')

如果你的 OSS 不是 AWS S3，你需要相应调整代码，使用如阿里云 OSS 或腾讯云 COS 的 Python SDK。

4. 提取 PDF 文本内容

我们将使用 pdfplumber 库来从 PDF 文件中提取文本。提取的文本将用于构建 LlamaIndex 文档。

import pdfplumber # 使用 pdfplumber 提取 PDF 内容 with pdfplumber.open('local_file.pdf') as pdf: pdf_text = "" for page in pdf.pages: pdf_text += page.extract_text() print(pdf_text[:500]) # 打印前500个字符，检查提取效果 5. 使用 LlamaIndex 构建文档索引

现在，你可以使用提取的文本来创建 LlamaIndex 文档，并建立索引。

from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, Document from llama_index import ServiceContext # 构建 LlamaIndex 文档 documents = [Document(pdf_text)] # 创建服务上下文，指定 LLM 使用 OpenAI service_context = ServiceContext.from_defaults() # 创建索引 index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents, service_context=service_context) # 保存索引（可以选择保存到磁盘或数据库） index.save_to_disk('index.json') 6. 使用 Langchain 构建查询和分析应用

接下来，我们使用 Langchain 来搭建应用，结合 LlamaIndex 中的索引与 OpenAI GPT 模型进行查询和分析。Langchain 可以帮助你更轻松地构建应用流程，处理多步骤的操作，并调用 LLM 进行分析。

首先，确保你有一个 OpenAI API 密钥，并配置 Langchain 来使用 OpenAI GPT 模型。

from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate # 设置 OpenAI API 密钥 openai_api_key = "your-openai-api-key" llm = OpenAI(openai_api_key=openai_api_key) # 提示模板 - 假设你需要对财务报表进行分析 prompt_template = """ 请根据以下财务报表内容提供分析： 资产负债表： {pdf_text} 请提供详细的财务分析。 """ # 创建 Langchain 提示模板 template = PromptTemplate(input_variables=["pdf_text"], template=prompt_template) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=template) # 生成财务分析 analysis = chain.run(pdf_text=pdf_text) print(analysis) 7. 集成 MongoDB 和 LlamaIndex 查询

假设你要通过 Langchain 查询 MongoDB 中的其他数据，并结合 LlamaIndex 提供更智能的回答，可以使用以下方法：

from llama_index import GPTSimpleVectorIndex # 加载之前保存的索引 index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json') # 查询索引 query = "请分析这份资产负债表" response = index.query(query) print(response) # 将查询结果与其他 MongoDB 数据结合（如财务数据）进行处理 8. 整体流程

将这些步骤整合在一起，流程大致如下：

从 MongoDB 查询获取 OSS 上存储的 PDF 文件链接。从 OSS 下载 PDF 文件。提取 PDF 文件中的文本。使用 LlamaIndex 创建索引，便于进行文档检索。使用 Langchain 构建一个基于大语言模型的应用，从提取的文本中生成财务分析。 9. 结语

通过这种方式，你可以将 MongoDB、OSS 存储、LlamaIndex 和 Langchain 融合起来，构建一个强大的文档检索和分析应用。LlamaIndex 提供了强大的文档索引功能，而 Langchain 使得与大语言模型（如 OpenAI GPT）进行交互变得更简单。通过集成这些工具，你可以自动化财务报告分析、文档查询和其他复杂任务。