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Lokales_RAG/RAG-Demo.py

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3.1 KiB
Python

import os
import glob
import lancedb
from PyPDF2 import PdfReader
import openai
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from config import OPENAI_API_KEY
# Setze deinen OpenAI API-Schlüssel
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
def extract_text_from_pdf(file_path):
reader = PdfReader(file_path)
text = ""
for page in reader.pages:
page_text = page.extract_text()
if page_text:
text += page_text
return text
def get_embedding(text):
# OpenAI Embeddings API verwenden
response = openai.Embedding.create(
input=text,
model="text-embedding-ada-002"
)
embedding = response['data'][0]['embedding']
return embedding
def load_pdfs_to_lancedb(directory, db_path):
# Verbindung zur LanceDB herstellen (synchroner Client)
db = lancedb.connect(db_path)
table_name = 'pdf_embeddings'
data = []
# Über alle PDFs im Verzeichnis iterieren
for pdf_file in glob.glob(os.path.join(directory, "*.pdf")):
text = extract_text_from_pdf(pdf_file)
if not text:
continue
embedding = get_embedding(text)
# Daten zum Einfügen vorbereiten
data.append({
'vector': embedding,
'file_link': pdf_file,
'text': text # Optional, könnte hilfreich sein
})
# Tabelle erstellen oder öffnen
if table_name in db.table_names():
table = db.open_table(table_name)
table.add(data)
else:
table = db.create_table(table_name, data=data)
def semantic_search(query, db_path, top_k=5):
db = lancedb.connect(db_path)
table = db.open_table('pdf_embeddings')
query_embedding = get_embedding(query)
# Suche in der Tabelle durchführen
results = table.search(query_embedding).limit(top_k).to_df()
# Dateilinks aus den Ergebnissen extrahieren
file_links = results['file_link'].tolist()
return file_links
if __name__ == "__main__":
import sys
import argparse
# Argument Parser für Kommandozeilenargumente
parser = argparse.ArgumentParser(description='PDF-Semantische Suche mit LanceDB')
parser.add_argument('--db_dir', type=str, help='Pfad zum LanceDB-Verzeichnis', default='lancedb_data')
args = parser.parse_args()
lancedb_path = args.db_dir
# Tkinter GUI initialisieren
root = tk.Tk()
root.withdraw() # Hauptfenster ausblenden
# Ordnerauswahl-Dialog öffnen
pdf_directory = filedialog.askdirectory(title="Bitte wählen Sie das PDF-Verzeichnis aus")
# Überprüfen, ob das Verzeichnis existiert
if not pdf_directory or not os.path.isdir(pdf_directory):
print("Kein gültiges Verzeichnis ausgewählt. Das Programm wird beendet.")
sys.exit(1)
# PDFs in LanceDB laden
load_pdfs_to_lancedb(pdf_directory, lancedb_path)
# Semantische Suche durchführen
while True:
query = input("Gib deine Suchanfrage ein (oder 'exit' zum Beenden): ")
if query.lower() == 'exit':
break
results = semantic_search(query, lancedb_path)
print("Passende Dateien:")
for file_link in results:
print(file_link)