AI 文档搜索系统：基于 LangChain + FAISS 的智能搜索

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AI 文档搜索系统：基于 LangChain + FAISS 的智能搜索

1. 引言

在企业内部，文档管理是一个常见但复杂的问题。随着公司文档量的增长，如何快速、精准地查找相关信息成为一项挑战。传统的关键字搜索方式往往存在以下问题：

• 只能匹配精确的关键词，无法理解语义
• 文档格式多样（PDF、Word、TXT），难以统一解析
• 大量非结构化数据，查询结果不够精准

为了解决这些问题，我们可以结合 LangChain 和 FAISS（Facebook AI Similarity Search） 构建一个 AI 文档搜索系统。该系统支持 OCR 解析、语义搜索，并能扩展到多种文档格式，提高检索效率。

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2. 原理解析

2.1 传统搜索 VS AI 搜索

传统文档搜索依赖于 全文搜索（Full-text Search） 或 基于关键词的索引。这种方式虽然能快速定位到包含特定单词的文档，但无法理解用户查询背后的语义。例如：

• 传统搜索：
  • 用户查询 "公司财务情况"
  • 搜索引擎返回所有包含 "公司"、"财务"、"情况" 的文档
  • 无法识别 "盈利情况"、"年度财报" 这些相关内容
• AI 语义搜索：
  • 使用 向量化索引，将文档转换为向量，存储在 FAISS 数据库
  • 通过 嵌入模型（Embedding Model） 计算语义相似度
  • 返回与 "公司财务情况" 语义最接近的文档

2.2 LangChain + FAISS 语义搜索工作流

1. 文档解析：读取 PDF、Word、TXT 等文档内容，并使用 OCR 提取文本（如 Tesseract OCR）
2. 文本向量化：使用 OpenAI 或 Hugging Face 的嵌入模型（如 text-embedding-ada-002）将文本转换为向量
3. 向量存储：将向量存入 FAISS 数据库，实现高效索引
4. 语义搜索：用户输入查询语句，向量化后在 FAISS 数据库中进行最近邻搜索，返回最相关的文档
5. 结果展示：显示匹配的文档及相关段落，提升搜索体验

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3. 关键技术解析

3.1 LangChain 处理文档

LangChain 提供了强大的文档解析能力，包括：

• PDF 解析：PyMuPDF、pdfplumber
• Word 解析：python-docx
• TXT 解析：直接读取
• OCR 解析：Tesseract OCR 处理扫描文档或图片

3.2 FAISS 语义索引

FAISS 是 Facebook 开源的高效向量搜索库，适用于 大规模文本检索。

• 采用 向量化检索，比传统关键词匹配更精准
• 支持 GPU 加速，适合大规模数据处理
• 适用于长文档分块索引，提升搜索精度

3.3 嵌入模型（Embedding Model）

嵌入模型用于将文本转换为向量，常用模型包括：

• OpenAI Embeddings（如 text-embedding-ada-002）
• Hugging Face Sentence Transformers（如 all-MiniLM-L6-v2）
• BERT-based 模型（适合短文本）

这些模型可以将语义相近的句子映射到相似的向量空间，提高搜索精准度。

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4. 代码实现

4.1 安装依赖

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pip install langchain faiss-cpu openai tiktoken pdfplumber python-docx pytesseract

4.2 文档解析

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import pdfplumber
import docx
from langchain.document_loaders import TextLoader

def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        text = "\n".join([page.extract_text() for page in pdf.pages if page.extract_text()])
    return text

def extract_text_from_docx(docx_path):
    doc = docx.Document(docx_path)
    text = "\n".join([para.text for para in doc.paragraphs])
    return text

4.3 文本向量化与 FAISS 索引

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from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

def create_faiss_index(documents):
    texts = [doc["text"] for doc in documents]
    vector_store = FAISS.from_texts(texts, embeddings)
    return vector_store

4.4 语义搜索

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def search(query, vector_store, top_k=5):
    query_vector = embeddings.embed_query(query)
    results = vector_store.similarity_search_by_vector(query_vector, k=top_k)
    return results

4.5 交互界面（Streamlit）

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import streamlit as st

st.title("AI 文档搜索系统")
query = st.text_input("请输入搜索内容：")
if st.button("搜索"):
    results = search(query, vector_store)
    for result in results:
        st.write(result["text"])

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5. 部署与优化

5.1 本地运行

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streamlit run ai_document_search.py

5.2 云端部署（可选）

• 使用 FastAPI 构建 API，提供 RESTful 接口
• 使用 Docker 容器化，方便云端部署
• 结合 Elasticsearch，扩展为企业级搜索引擎

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6. 总结

本教程介绍了 AI 文档搜索系统 的原理、核心技术，并提供了完整的代码示例。通过 LangChain 解析文档，FAISS 进行语义索引，嵌入模型向量化文本，实现高效、精准的 AI 文档搜索。

未来优化方向：

• 增加 OCR 解析，提高扫描文档支持能力
• 支持更多嵌入模型，提高搜索精准度
• 结合 RAG（检索增强生成），自动生成文档摘要

通过 AI 赋能文档管理，提高企业知识获取效率，节省大量搜索时间！

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