关于神经网络:系列教程-用Jina搭建PDF搜索引擎Part-1

PDF Search 系列教程来咯，在 Part 1 中，咱们将演示如何从 PDF 中提取、解决并存储图像及文本。

随着神经搜寻 (Neural Search) 技术的遍及，越来越多开发者，开始尝试用 Jina 解决非结构化数据的索引和搜寻问题。本系列教程中，咱们将演示 如何用 Jina 搭建一个PDF 搜索引擎。

具体内容如下：

Part 1 将介绍如何从 PDF 中提取、解决并存储图像及文本
Part 2 将演示如何将这些信息输出到 CLIP 中（CLIP 是一个能够了解图像及文本的深度学习模型）。提取 PDF 图像及文本信息后，CLIP 将生成索引，输出图像或文本，即可进行语义相似性搜寻。
Part 3 通过客户端及 Streamlit 前端，对索引进行搜寻。
Part 4 为其余相干演示，如提取元数据等。

预期指标： 搭建一个 PDF 搜索引擎，用户输出文本或上传图片，搜索引擎即可返回相似的图片和文本片段，并附带原始 PDF 链接。

本文将着重解说如何将一个 900 多页的 PDF 解决成可供搜寻的向量。

本教程将波及以下技术栈：

DocArray：a data structure for unstructured data. 通过这个工具能够封装 PDF 文件、文本块、图像块以及搜索引擎的其余输出 / 输入。

Jina：为 DocArray Document 搭建流水线及神经搜索引擎，并将其扩大到云端。

Jina Hub：无需逐个创立处理单元，可间接应用云端可复用模块。

提取 PDF 中的文本及图像，有以下办法可供选择：

1. 用 Jina Hub 上的 PDFSegmenter Executor，提取 PDF 中文本块和图像块。

用 ImageMagick 和 OCR 对 PDF 中的每一页进行截图。
将 PDF 转换为 HTML，图片提取到目录，再次将 HTML 转换为文本（这里咱们应用的是 Pandoc）。

本文将应用办法 1，提取 PDF 中的文本及图像。

首先，咱们须要一个示例文件，从维基百科中抉择一个词条，并导出为 PDF 作为示例文档。 本教程中咱们用到的是 Rabbit 词条（也能够称为文章）。

本教程中应用的浏览器为 Chrome

留神：

禁用页眉、页脚等设置，免得索引中呈现相似 4/798 页等无关信息。
能够尝试通过扭转页面大小来防止分页

借助 Jina Hub 中的 Executor，在 Flow 中运行并提取 PDF 中的数据。 在 Jina 中，Flow 是执行重要工作的 Pipeline，能够建设可搜寻的 PDF 文档索引，或通过索引进行搜寻。

每个 Flow 包含多个 Executor，每个 Executor 负责一个小工作。这些 Executor 串联在一起，对 Document 进行端到端的解决。

这里咱们用到了 Jina Hub 上的 Executor–PDFSegmenter。

应用 Jina Sandbox，即可开释本地资源，将运行转移到云端：

from docarray import DocumentArray
from jina import Flow

docs = DocumentArray.from_files("data/*.pdf", recursive=True)

flow = (Flow()
    .add(uses="jinahub+sandbox://PDFSegmenter", install_requirements=True, name="segmenter")
)

with flow:
  indexed_docs = flow.index(docs)

将 PDF 文档转换为 DocumentArray 模式。 在 Jina 中，每一段数据（文本、图像、PDF 等）都是一个 Document，一组 Document 组成一个 DocumentArray。

通过 documentary.from _ files () 即可从一个目录主动加载所有内容。

DocumentArray 输出到 Flow 后，解决过的 DocumentArray 将存储在 indexed _ docs 中。

在 rabbit.pdf 中，Indexed _ docs 只蕴含了一个包含文本块和图像块的 Document。

下图为 DocumentArray 摘要，其中蕴含了 indexed_docs.summary()

通过 indexed_docs[0].chunks.summary() 查看局部文本块或图像块：

如上图所示，Document 中一共包含 58 个块，分为 tensor（图像）和字符串（文本）。

从每个 chunk 中打印 chunk.content

chunks = indexed_docs[0].chunks

for chunk in chunks:
  print(chunk.content)

图像的模式为 tensor

文本则是一段很长的字符串

对数据进行以下解决：

将文本片段分片为更小的块，如句子。上述长字符串蕴含了过多信息，通过 sentencize，能够从每一个文本块中失去一个明确的语义信息。
对图像进行归一化解决，便于后续在深度学习模型中进行编码。

3.1 将文本进行分句 (sentencizing)

句子示例如下：

It was a dark and stormy night.
What do a raven and a writing desk have in common?
Turn to p.13 to read about J.R.R. Tolkien pinging google.com in 3.4 seconds.

应用 Jina Hub 的 Sentencizer Executor，运行这些字符串。

from docarray import DocumentArray, Document
from jina import Executor

docs = DocumentArray(
    [Document(text="It was a dark and stormy night."),
        Document(text="What do a raven and a writing desk have in common?"),
        Document(text="Turn to p.13 to read about J.R.R. Tolkien pinging google.com in 3.4 seconds")
    ]
)

exec = Executor.from_hub("jinahub://Sentencizer")

exec.segment(docs, parameters={})

for doc in docs:
    for chunk in doc.chunks:
        print(chunk.text)

    print("---")

输出上述三个句子后，失去以下输入：

上图可知 p.13 中的标点符号，被辨认成了句号。这里能够借助 SpacySentencizer 进行优化。

SpacySentencizer 是一个 Executor，能够将 spaCy 的 sentencizer 集成到 Jina。

只需批改第 12 行代码如下：

from docarray import DocumentArray, Document
from jina import Executor

docs = DocumentArray(
    [Document(text="It was a dark and stormy night."),
        Document(text="What do a raven and a writing desk have in common?"),
        Document(text="Turn to p.13 to read about J.R.R. Tolkien pinging google.com in 3.4 seconds")
    ]
)

exec = Executor.from_hub("jinahub://SpacySentencizer")

exec.segment(docs, parameters={})

for doc in docs:
    for chunk in doc.chunks:
        print(chunk.text)

    print("---")

当初的后果如下图所示：

图像的模式为 tensor

将 Executor 增加到 Flow 中：

from docarray import DocumentArray
from jina import Flow

docs = DocumentArray.from_files("data/*.pdf", recursive=True)

flow = (Flow()
    .add(uses="jinahub+sandbox://PDFSegmenter", install_requirements=True, name="segmenter")
    .add(uses=ChunkSentencizer, name="chunk_sentencizer")
)

with flow:
  indexed_docs = flow.index(docs)

3.2 对图像进行归一化解决

from jina import Executor, requests
import numpy as np

class ImageNormalizer(Executor):
    @requests(on="/index")
    def normalize_chunks(self, docs, **kwargs):
        for doc in docs:
            for chunk in doc.chunks[...]:
                if chunk.blob:
                    chunk.convert_blob_to_image_tensor()

                if hasattr(chunk, "tensor"):
                    if chunk.tensor is not None:
                        chunk.convert_image_tensor_to_uri()
                        chunk.tags["image_datauri"] = chunk.uri
                        chunk.tensor = chunk.tensor.astype(np.uint8)
                        chunk.set_image_tensor_shape((64, 64))
                        chunk.set_image_tensor_normalization()

代码解读：

1-6: 通用 Executor 调用代码。第 5 行规定 Executor 只有在调用索引 endpoint 时能力解决 Document。

8: 通过 […] 启用递归，顺次对 chunk 进行解决。

9: 呈现 blob 后将其转换为张量，以适应 CLIP 编码器。

12-18: 假如呈现张量，咱们须要把未解决张量的数据 uri 增加到元数据（即 tags）中，以便于后续检索并在前端展现图像。

为了避免文本块与图像块相互烦扰：

from docarray import DocumentArray
from jina import Flow

docs = DocumentArray.from_files("data/*.pdf", recursive=True)

flow = (Flow()
    .add(uses="jinahub+sandbox://PDFSegmenter", install_requirements=True, name="segmenter")
    .add(uses=ChunkSentencizer, name="chunk_sentencizer")
    .add(uses=ImageNormalizer, name="image_normalizer")
)

with flow:
  indexed_docs = flow.index(docs)

通过上述过程，咱们实现了：

构建一个全新的 PDF
将 PDF 分成文本和图像两局部
进一步将文本块宰割成句子块
对图像进行归一化解决

成果如下图所示：

如图所示，文本块和图片块并没有处在同一个 level

通过一个新的 Executor–ChunkMerger，将文本块和图像块放在同一个 level：

from jina import Executor, requests
import numpy as np

class ImageNormalizer(Executor):
    @requests(on="/index")
    def normalize_chunks(self, docs, **kwargs):
        ...
        
        
class ChunkMerger(Executor):
    @requests(on="/index")
    def merge_chunks(self, docs, **kwargs):
        for doc in docs:  # level 0 document
            for chunk in doc.chunks:
                if doc.text:
                    docs.pop(chunk.id)
            doc.chunks = doc.chunks[...]

实现分句 (sentencize) 后，将其间接放到 Flow 中，代码如下：

from docarray import DocumentArray
from executors import ChunkSentencizer, ChunkMerger, ImageNormalizer
from jina import Flow

docs = DocumentArray.from_files("data/*.pdf", recursive=True)

flow = (Flow()
    .add(uses="jinahub+sandbox://PDFSegmenter", install_requirements=True, name="segmenter")
    .add(uses=ChunkSentencizer, name="chunk_sentencizer")
    .add(uses=ChunkMerger, name="chunk_merger")
    .add(uses=ImageNormalizer, name="image_normalizer")
)

with flow:
  indexed_docs = flow.index(docs)

以上就是本系列教程 Part 1 的全部内容。在 Part 2 中，咱们将为 Flow 增加一个编码器，应用 CLIP 将文本和图像编码为向量，从而简化的语义搜寻的过程。

欢送大家关注 Jina AI， 继续关注本系列教程更新~

关于神经网络:系列教程-用Jina搭建PDF搜索引擎Part-1

前序简介：预期指标 & 技术栈

教程详解：提取 PDF 中的文本及图像

1、创立 PDF（也可应用已有文件）

2、提取 PDF 中的文本及图像

3、解决数据

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教程详解：提取 PDF 中的文本及图像

1、创立 PDF（也可应用已有文件）

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