要让模型基于提供的PDF文件进行对话,您需要遵循以下步骤: 1. 准备环境与密钥: - 登录阿里云控制台,获取您的API-KEY。[1] - 设置环境变量,包括DASHSCOPE_API_KEY
。如果使用默认业务空间,可以不设置DASHSCOPE_WORKSPACE_ID
;否则,请设置相应的业务空间ID。 2. 安装必要的库: - 确保Python环境版本在3.8到3.12之间,然后安装以下库: pip install llama-index-core pip install llama-index-readers-dashscope
3. 上传并解析PDF文件: - 使用DashScopeParse
工具上传并解析PDF文件: python import os from llama_index.readers.dashscope.base import DashScopeParse from llama_index.readers.dashscope.utils import ResultType os.environ['DASHSCOPE_API_KEY'] = "" file_path = ['your_pdf_file.pdf'] # 指定PDF文件路径 parse = DashScopeParse(result_type=ResultType.DASHSCOPE_DOCMIND, category_id="") documents = parse.load_data(file_path=file_path)
这里``需要替换为实际的类别ID,且文件需满足100MB以内且不超过1000页的限制。 4. 通过OpenAI SDK进行对话: - 上传PDF文件后,使用其文件ID进行对话: python from openai import OpenAI import os client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) # 假设file是之前上传并解析的PDF文件对象 file = client.files.create(file=Path("your_pdf_file.pdf"), purpose="file-extract") # 等待模型解析完成后,使用文件ID进行对话 completion = client.chat.completions.create( model="qwen-long", messages=[ {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'system', 'content': f'fileid://{file.id}'}, {'role': 'user', 'content': '这篇文章讲了什么?'} ] ) print(completion.choices[0].message.content)
注意,首次响应可能较慢,因为模型需要时间来解析文件内容。 通过上述步骤,您可以使模型基于提供的PDF文件内容进行对话,从而获取相关信息或解答问题。
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