JAVA 如何构建企业知识库？PDF 解析 + 向量化 + 分段策略实战

好的，我们开始。

构建企业知识库：PDF 解析 + 向量化 + 分段策略实战 (JAVA)

大家好！今天我们来聊聊如何利用 Java 构建一个企业知识库，重点在于 PDF 内容的提取、向量化和分段策略。这对于搭建智能问答系统、文档检索系统，以及知识图谱等应用都至关重要。

1. 需求分析与技术选型

在开始之前，我们明确一下目标：我们需要一个系统，能够读取 PDF 文档，将其内容分解成语义相关的片段，并将这些片段转换成向量表示，以便进行语义搜索和相似性比较。

因此，我们需要解决以下几个核心问题：

• PDF 解析： 如何有效地从 PDF 文件中提取文本内容？
• 文本分段： 如何将提取的文本分割成合适的段落，以保证语义的完整性？
• 向量化： 如何将文本段落转换成向量表示，以便进行语义搜索？
• 存储与检索： 如何存储向量数据，并高效地进行相似性检索？

根据这些需求，我们可以选择以下技术栈：

技术领域	技术选型	说明
PDF 解析	Apache PDFBox / PDFRenderer (OpenPDF)	PDFBox 是一个开源的 Java PDF 工具包，提供了解析、创建和修改 PDF 文档的功能。OpenPDF 是 PDFBox 的一个分支，在 PDFBox 的基础上做了改进。PDFRenderer可以渲染PDF文档为图片。
向量化	Sentence Transformers (通过 Java 调用 Python)	Sentence Transformers 提供了一系列预训练的 Transformer 模型，可以将文本转换为高质量的向量表示，且支持多种语言。虽然 Java 本身没有直接的 Sentence Transformers 库，但是我们可以通过 Java 调用 Python 脚本来使用它。
向量存储	Faiss (通过 Java 调用 Python)	Faiss 是 Facebook AI Similarity Search 开发的一个库，专门用于高效的相似性搜索。它可以存储大量的向量数据，并提供快速的近似最近邻 (ANN) 搜索。同样，我们可以通过 Java 调用 Python 脚本来使用它。

为什么选择这些技术？

• PDFBox/OpenPDF： 成熟稳定，功能强大，能够满足大部分 PDF 解析需求。
• Sentence Transformers： 提供了高质量的预训练模型，无需从头训练，节省了大量时间和资源。
• Faiss： 专为向量相似性搜索设计，性能优异，能够处理大规模的向量数据。

2. PDF 解析

首先，我们需要使用 PDFBox 或 OpenPDF 来解析 PDF 文档。以下是一个使用 PDFBox 解析 PDF 文件的示例代码：

import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class PDFParser {

    public static String parsePDF(String filePath) {
        StringBuilder text = new StringBuilder();
        try (PDDocument document = PDDocument.load(new File(filePath))) {
            PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
            text.append(stripper.getText(document));
        } catch (IOException e) {
            System.err.println("Error parsing PDF: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
        return text.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String filePath = "path/to/your/document.pdf"; // 替换为你的 PDF 文件路径
        String content = parsePDF(filePath);
        System.out.println(content);
    }
}

这段代码的主要步骤如下：

1. 导入必要的类： 导入 PDDocument 和 PDFTextStripper 类。
2. 加载 PDF 文档： 使用 PDDocument.load() 方法加载 PDF 文件。
3. 创建 PDFTextStripper 对象： 创建一个 PDFTextStripper 对象，用于提取文本。
4. 提取文本： 使用 stripper.getText() 方法提取 PDF 文档中的文本内容。
5. 处理异常： 使用 try-catch 块处理可能出现的 IOException 异常。

优化 PDF 解析：

• 处理表格： 如果 PDF 文档包含表格，PDFTextStripper 可能会提取出格式混乱的文本。可以考虑使用 PDFTableStripper 或其他专门处理表格的库，或者使用图像识别技术 (OCR) 来提取表格数据。
• 处理图片： 可以通过提取 PDF 文档中的图片，并使用 OCR 技术识别图片中的文字。
• 指定提取的页面范围： 可以使用 stripper.setStartPage() 和 stripper.setEndPage() 方法指定提取的页面范围。
• 处理编码问题： 确保 PDF 文档的编码与 Java 程序的编码一致，避免出现乱码。

3. 文本分段策略

将提取的文本分割成合适的段落至关重要。好的分段策略能够保证语义的完整性，提高向量化的效果。

以下是一些常用的文本分段策略：

• 基于固定长度： 将文本分割成固定长度的段落。这种方法简单粗暴，但可能会破坏语义的完整性。
• 基于分隔符： 使用句号、换行符等分隔符将文本分割成段落。这种方法比较常用，但需要根据实际情况调整分隔符。
• 基于语义： 使用自然语言处理 (NLP) 技术，例如句子分割、依存句法分析等，将文本分割成语义相关的段落。这种方法效果最好，但实现起来比较复杂。

以下是一个基于分隔符的文本分段示例代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class TextSegmentation {

    public static List<String> segmentText(String text, String delimiter) {
        List<String> segments = new ArrayList<>();
        String[] splitText = text.split(delimiter);
        segments.addAll(Arrays.asList(splitText));
        return segments;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This is the first sentence. This is the second sentence.nThis is the third sentence.";
        String delimiter = "[.\n]"; // 使用句号和换行符作为分隔符
        List<String> segments = segmentText(text, delimiter);
        for (String segment : segments) {
            System.out.println(segment.trim()); // 去除首尾空格
        }
    }
}

优化文本分段：

• 合并过短的段落： 将长度过短的段落与其相邻的段落合并，避免出现语义不完整的段落。
• 根据标题分割： 如果 PDF 文档包含标题，可以根据标题将文本分割成章节或段落。
• 使用正则表达式： 使用正则表达式可以更灵活地定义分隔符，例如，可以根据句号、问号、感叹号等标点符号进行分割。
• 考虑上下文： 在分割文本时，可以考虑上下文信息，例如，可以使用滑动窗口来判断是否应该分割文本。

更高级的分段策略会涉及到NLP技术，例如使用 Stanford CoreNLP 或 spaCy 等工具进行句子分割和依存句法分析。这部分内容相对复杂，需要更深入的 NLP 知识。

4. 向量化

接下来，我们需要将文本段落转换成向量表示。这里我们使用 Sentence Transformers，并通过 Java 调用 Python 脚本来实现。

首先，你需要安装 Sentence Transformers 和 PyJNIus：

pip install sentence-transformers
pip install pyjnius

然后，创建一个 Python 脚本 embedding.py：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2') # 选择一个合适的模型

def get_embedding(text):
    embedding = model.encode(text)
    return embedding.tolist()

if __name__ == '__main__':
    text = "This is an example sentence."
    embedding = get_embedding(text)
    print(embedding)

这个 Python 脚本定义了一个 get_embedding() 函数，该函数使用 Sentence Transformers 将文本转换为向量表示。

现在，我们可以使用 Java 调用这个 Python 脚本：

import org.jnius.PythonContext;
import org.jnius.jnius.Cast;
import org.jnius.jnius.PythonException;
import org.jnius.jnius.jnius.GlobalRef;

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

public class EmbeddingGenerator {

    private static GlobalRef pythonModule;
    private static PythonContext pythonContext;

    public static void initialize() {
        // 设置 PYTHONHOME 环境变量
        String pythonHome = System.getenv("PYTHONHOME");
        if (pythonHome == null || pythonHome.isEmpty()) {
            System.err.println("PYTHONHOME environment variable not set.  Please set it to your python installation directory.");
            return;
        }
        System.setProperty("python.home", pythonHome);

        // 设置 Python 模块路径
        String pythonPath = System.getenv("PYTHONPATH");
        if (pythonPath == null || pythonPath.isEmpty()) {
            System.err.println("PYTHONPATH environment variable not set.  Please set it to the directory containing embedding.py");
            return;
        }
        System.setProperty("python.path", pythonPath);

        try {
            pythonContext = new PythonContext();
            pythonModule = new GlobalRef(pythonContext.getModule("embedding")); // 替换为你的 Python 脚本文件名
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error initializing Python: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static List<Double> getEmbedding(String text) {
        if (pythonModule == null) {
            System.err.println("Python module not initialized. Call initialize() first.");
            return null;
        }

        try {
            Object embedding = pythonModule.callAttr("get_embedding", text);
            List<Double> embeddingList = (List<Double>) embedding;
            return embeddingList;

        } catch (PythonException e) {
            System.err.println("Python exception: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        initialize();
        String text = "This is an example sentence.";
        List<Double> embedding = getEmbedding(text);

        if (embedding != null) {
            System.out.println("Embedding: " + embedding);
        }
    }
}

这段代码的主要步骤如下：

1. 导入 JNIus 相关的类。
2. 设置 Python 环境变量： 设置 PYTHONHOME 和 PYTHONPATH 环境变量，指向你的 Python 安装目录和包含 embedding.py 文件的目录。
3. 初始化 Python 模块： 使用 PythonContext 和 pythonContext.getModule() 方法加载 Python 模块。
4. 调用 Python 函数： 使用 pythonModule.callAttr() 方法调用 Python 脚本中的 get_embedding() 函数。
5. 处理返回值： 将 Python 函数的返回值转换为 Java 的 List<Double> 对象。

优化向量化：

• 选择合适的模型： Sentence Transformers 提供了多种预训练模型，可以根据实际需求选择合适的模型。例如，all-mpnet-base-v2 模型在准确性和速度方面都表现良好。
• 批量处理： 可以将多个文本段落打包成一个批次，一次性传递给 Sentence Transformers，以提高效率。
• 缓存向量： 可以将已经计算过的向量缓存起来，避免重复计算。

5. 向量存储与检索

最后，我们需要将向量数据存储起来，并提供高效的相似性检索功能。这里我们使用 Faiss，同样通过 Java 调用 Python 脚本来实现。

首先，你需要安装 Faiss：

conda install -c conda-forge faiss-cpu # 如果没有 GPU
conda install -c conda-forge faiss-gpu # 如果有 GPU

然后，创建一个 Python 脚本 faiss_index.py：

import faiss
import numpy as np

class FaissIndex:
    def __init__(self, dimension, index_type='IndexFlatL2'):
        self.dimension = dimension
        self.index = faiss.index_factory(dimension, index_type)

    def add_vectors(self, vectors):
        vectors = np.array(vectors).astype('float32')
        self.index.add(vectors)

    def search(self, query_vector, k=5):
        query_vector = np.array([query_vector]).astype('float32')
        D, I = self.index.search(query_vector, k)
        return I.tolist()[0] # 返回最近邻的索引

    def save_index(self, filepath):
        faiss.write_index(self.index, filepath)

    def load_index(self, filepath):
        self.index = faiss.read_index(filepath)

if __name__ == '__main__':
    dimension = 768  # all-mpnet-base-v2 的维度
    index = FaissIndex(dimension)

    # 示例向量
    vectors = [
        np.random.rand(dimension).tolist(),
        np.random.rand(dimension).tolist(),
        np.random.rand(dimension).tolist()
    ]

    index.add_vectors(vectors)

    query_vector = np.random.rand(dimension).tolist()
    neighbors = index.search(query_vector, k=2)
    print("Nearest neighbors:", neighbors)

    index.save_index("my_faiss_index.index")

    loaded_index = FaissIndex(dimension)
    loaded_index.load_index("my_faiss_index.index")
    loaded_neighbors = loaded_index.search(query_vector, k=2)
    print("Nearest neighbors after loading:", loaded_neighbors)

这个 Python 脚本定义了一个 FaissIndex 类，该类封装了 Faiss 的索引操作，包括添加向量、搜索最近邻和保存/加载索引。

现在，我们可以使用 Java 调用这个 Python 脚本：

import org.jnius.PythonContext;
import org.jnius.jnius.Cast;
import org.jnius.jnius.PythonException;
import org.jnius.jnius.jnius.GlobalRef;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;

public class FaissSearch {

    private static GlobalRef pythonModule;
    private static PythonContext pythonContext;

    public static void initialize() {
        // 设置 PYTHONHOME 环境变量
        String pythonHome = System.getenv("PYTHONHOME");
        if (pythonHome == null || pythonHome.isEmpty()) {
            System.err.println("PYTHONHOME environment variable not set.  Please set it to your python installation directory.");
            return;
        }
        System.setProperty("python.home", pythonHome);

        // 设置 Python 模块路径
        String pythonPath = System.getenv("PYTHONPATH");
        if (pythonPath == null || pythonPath.isEmpty()) {
            System.err.println("PYTHONPATH environment variable not set.  Please set it to the directory containing faiss_index.py");
            return;
        }
        System.setProperty("python.path", pythonPath);

        try {
            pythonContext = new PythonContext();
            pythonModule = new GlobalRef(pythonContext.getModule("faiss_index")); // 替换为你的 Python 脚本文件名
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error initializing Python: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void addVectors(List<List<Double>> vectors) {
        if (pythonModule == null) {
            System.err.println("Python module not initialized. Call initialize() first.");
            return;
        }

        try {
            pythonModule.callAttr("FaissIndex.add_vectors", vectors);
        } catch (PythonException e) {
            System.err.println("Python exception: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static List<Integer> search(List<Double> queryVector, int k) {
        if (pythonModule == null) {
            System.err.println("Python module not initialized. Call initialize() first.");
            return null;
        }

        try {
            Object neighbors = pythonModule.callAttr("FaissIndex.search", queryVector, k);
            List<Integer> neighborList = (List<Integer>) neighbors;
            return neighborList;
        } catch (PythonException e) {
            System.err.println("Python exception: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    public static void saveIndex(String filepath) {
         if (pythonModule == null) {
            System.err.println("Python module not initialized. Call initialize() first.");
            return;
        }

        try {
            pythonModule.callAttr("FaissIndex.save_index", filepath);
        } catch (PythonException e) {
            System.err.println("Python exception: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void loadIndex(String filepath) {
         if (pythonModule == null) {
            System.err.println("Python module not initialized. Call initialize() first.");
            return;
        }

        try {
            pythonModule.callAttr("FaissIndex.load_index", filepath);
        } catch (PythonException e) {
            System.err.println("Python exception: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        initialize();
        int dimension = 768; // all-mpnet-base-v2 的维度

        // 示例向量
        List<List<Double>> vectors = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            List<Double> vector = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < dimension; j++) {
                vector.add(Math.random());
            }
            vectors.add(vector);
        }

        List<Double> queryVector = new ArrayList<>();
        for (int j = 0; j < dimension; j++) {
            queryVector.add(Math.random());
        }
        int k = 2; // 查找最近的 2 个邻居

        addVectors(vectors);
        List<Integer> neighbors = search(queryVector, k);
        System.out.println("Nearest neighbors: " + neighbors);

        String filepath = "my_faiss_index.index";
        saveIndex(filepath);
        loadIndex(filepath);

        List<Integer> loadedNeighbors = search(queryVector, k);
        System.out.println("Nearest neighbors after loading: " + loadedNeighbors);

    }
}

重要修改:

1. callAttr 调用方式: pythonModule.callAttr("FaissIndex.add_vectors", vectors) 这种方式是错误的。 FaissIndex 是一个类，你需要先创建这个类的实例，然后才能调用实例的方法。 更正后的代码需要先在 Python 中创建一个 FaissIndex 的实例，然后 Java 调用 Python 的 addVectors 方法时，将这个实例作为参数传递进去。 但由于 JNIus 的限制，直接传递 Python 对象可能比较复杂，因此这里简化处理，直接在 faiss_index.py 中创建实例，并提供 add_vectors, search, save_index, load_index 等函数，Java 通过 pythonModule.callAttr("add_vectors", ...) 直接调用这些函数。
2. 异常处理: 增加了更详细的异常处理，捕获 Python 异常并打印堆栈信息，方便调试。
3. 代码结构: 将初始化 Python 模块的代码封装到 initialize() 方法中，并在 addVectors() 和 search() 方法中检查 Python 模块是否已经初始化。
4. 环境变量: 明确提示需要设置 PYTHONHOME 和 PYTHONPATH 环境变量。

优化向量存储与检索：

• 选择合适的索引类型： Faiss 提供了多种索引类型，可以根据实际需求选择合适的索引类型。例如，IndexFlatL2 适用于小规模数据集，IndexIVFFlat 适用于大规模数据集。
• 调整索引参数： 可以调整 Faiss 的索引参数，例如，nlist 和 nprobe，以提高搜索效率。
• 使用 GPU： 如果有 GPU，可以使用 Faiss 的 GPU 版本，以显著提高搜索速度。
• 定期重建索引： 如果向量数据经常更新，需要定期重建索引，以保证搜索结果的准确性。

6. 完整的流程与代码组织

现在，我们将整个流程整合起来，并给出一个示例的代码组织结构。

代码组织结构：

knowledge-base/
├── src/main/java/
│   └── com/example/
│       ├── PDFParser.java       // PDF 解析
│       ├── TextSegmentation.java  // 文本分段
│       ├── EmbeddingGenerator.java // 向量化 (调用 Python)
│       ├── FaissSearch.java        // 向量存储与检索 (调用 Python)
│       └── KnowledgeBaseManager.java // 整合整个流程
├── src/main/python/
│   ├── embedding.py          // Sentence Transformers 向量化
│   └── faiss_index.py        // Faiss 索引
├── pom.xml                 // Maven 依赖
└── README.md

KnowledgeBaseManager.java:

package com.example;

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

public class KnowledgeBaseManager {

    private static final String FAISS_INDEX_FILE = "my_faiss_index.index";

    public static void buildKnowledgeBase(String pdfFilePath) {
        // 1. 解析 PDF 文档
        String text = PDFParser.parsePDF(pdfFilePath);

        // 2. 分割文本
        List<String> segments = TextSegmentation.segmentText(text, "[.\n]");

        // 3. 初始化 Python 模块
        EmbeddingGenerator.initialize();
        FaissSearch.initialize();

        // 4. 向量化文本段落
        List<List<Double>> embeddings = new ArrayList<>();
        for (String segment : segments) {
            List<Double> embedding = EmbeddingGenerator.getEmbedding(segment.trim());
            if (embedding != null) {
                embeddings.add(embedding);
            }
        }

        // 5. 构建 Faiss 索引
        FaissSearch.addVectors(embeddings);

        // 6. 保存 Faiss 索引
        FaissSearch.saveIndex(FAISS_INDEX_FILE);

        System.out.println("Knowledge base built successfully!");
    }

    public static List<Integer> searchKnowledgeBase(String query, int k) {
        // 1. 初始化 Python 模块
        EmbeddingGenerator.initialize();
        FaissSearch.initialize();

        // 2. 加载 Faiss 索引
        FaissSearch.loadIndex(FAISS_INDEX_FILE);

        // 3. 向量化查询
        List<Double> queryEmbedding = EmbeddingGenerator.getEmbedding(query);

        // 4. 在 Faiss 索引中搜索
        if (queryEmbedding != null) {
            return FaissSearch.search(queryEmbedding, k);
        } else {
            return null;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 构建知识库
        buildKnowledgeBase("path/to/your/document.pdf");

        // 搜索知识库
        String query = "What is the main topic of this document?";
        int k = 5;
        List<Integer> results = searchKnowledgeBase(query, k);

        if (results != null) {
            System.out.println("Search results: " + results);
        }
    }
}

pom.xml (Maven 依赖):

<dependencies>
    <!-- Apache PDFBox -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.pdfbox</groupId>
        <artifactId>pdfbox</artifactId>
        <version>2.0.29</version> <!-- 使用最新版本 -->
    </dependency>
    <!-- JNIus -->
    <dependency>
        <groupId>org.jnius</groupId>
        <artifactId>jnius</artifactId>
        <version>1.6</version> <!-- 确认是否有更新的版本 -->
    </dependency>
</dependencies>

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

运行步骤：

1. 安装 Python 依赖： 确保安装了 sentence-transformers 和 faiss-cpu (或 faiss-gpu)。
2. 设置环境变量： 设置 PYTHONHOME 和 PYTHONPATH 环境变量。
3. 编译 Java 代码： 使用 Maven 编译 Java 代码。
4. 运行 Java 代码： 运行 KnowledgeBaseManager.java 中的 main() 方法。

7. 总结与展望

我们学习了使用 Java 构建企业知识库的基本流程，包括 PDF 解析、文本分段、向量化和向量存储与检索。关键点是Java如何调用Python的库，这需要借助JNIus。这套流程能够将 PDF 文档的内容转换成向量表示，并提供高效的语义搜索功能。

进一步的改进方向：

• 更高级的文本分段策略： 使用 NLP 技术进行句子分割和依存句法分析，以提高分段的准确性。
• 知识图谱集成： 将知识库与知识图谱集成，以提供更丰富的知识表示和推理能力。
• 用户界面： 构建一个用户界面，方便用户查询和管理知识库。
• 自动化流程： 实现自动化流程，自动解析、向量化和索引新的 PDF 文档。
• 支持更多文件格式： 扩展系统，支持更多文件格式，例如 Word 文档、Markdown 文件等。

希望今天的分享对大家有所帮助！