Conversational Text Extraction with Large Language Models Using Retrieval-Augmented Systems

📄 arXiv: 2501.09801v1 📥 PDF

作者: Soham Roy, Mitul Goswami, Nisharg Nargund, Suneeta Mohanty, Prasant Kumar Pattnaik

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2025-01-16

期刊: 2024 6th International Conference on Computational Intelligence and Networks (CINE)

DOI: 10.1109/CINE63708.2024.10881808

💡 一句话要点

提出基于RAG的LLM对话式文本抽取系统，提升PDF文档交互体验

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 检索增强生成 对话式文本抽取 PDF文档处理 向量数据库

📋 核心要点

  1. 现有文本抽取方法在处理PDF文档时，缺乏交互性，用户难以高效获取所需信息。
  2. 利用RAG框架，结合LLM的强大生成能力，构建对话式问答系统，实现精准文本抽取。
  3. 实验结果表明，该系统在文本抽取和摘要任务上，ROUGE指标与现有技术相比具有竞争力。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种利用大型语言模型（LLM）的系统，通过对话式界面提取文本并增强用户与PDF文档的交互。该系统采用检索增强生成（RAG）方法，在响应用户查询时提供信息丰富的答案，并突出显示PDF文档中的相关段落。用户上传PDF后，系统会处理该文档，利用句子嵌入创建特定于文档的向量存储。该向量存储能够有效检索与用户查询相关的部分。然后，LLM进行对话式交流，使用检索到的信息提取文本并生成全面的、上下文感知的答案。虽然我们的方法在文本提取和摘要方面表现出与现有最先进技术相比具有竞争力的ROUGE值，但我们承认需要进一步的定性评估，以充分评估其在实际应用中的有效性。该系统为研究人员、学生以及任何希望通过直观的问答界面高效提取知识并从文档中获得见解的人员提供了一种有价值的工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决用户与PDF文档交互时，难以高效提取所需信息的问题。现有方法通常是静态的文本抽取或摘要，缺乏交互性和针对性，用户需要花费大量时间浏览文档才能找到答案。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）框架，将大型语言模型（LLM）与文档的向量化表示相结合。用户通过自然语言提问，系统检索相关文档片段，然后LLM根据检索到的信息生成答案，并突出显示原文出处，从而实现高效、交互式的文本抽取。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) PDF文档处理模块：将PDF文档分割成句子，并使用句子嵌入模型生成每个句子的向量表示。2) 向量存储模块：将所有句子的向量表示存储在向量数据库中，以便快速检索。3) 检索模块：根据用户查询，在向量数据库中检索最相关的句子。4) LLM生成模块：将检索到的句子作为上下文，输入到LLM中，生成答案。5) 用户交互界面：提供对话式界面，方便用户提问和查看答案。

关键创新：该系统的关键创新在于将RAG框架应用于对话式文本抽取任务。通过向量检索，可以快速找到与用户查询相关的文档片段，避免了LLM直接处理整个文档的低效性。同时，对话式界面增强了用户体验，用户可以根据需要进行追问，逐步获取更详细的信息。

关键设计：论文中未明确说明关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。句子嵌入模型和LLM的选择是影响系统性能的关键因素，但具体型号未知。向量数据库的选择也需要考虑检索速度和存储容量等因素。此外，如何确定检索到的句子数量，以及如何将这些句子有效地输入到LLM中，也是需要仔细设计的环节。

📊 实验亮点

该研究的主要亮点在于验证了基于RAG的LLM对话式文本抽取系统在文本抽取和摘要任务上的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但提到该系统在ROUGE指标上与现有最先进技术相比具有竞争力。未来的研究可以进一步优化系统性能，并进行更全面的定性评估，以验证其在实际应用中的价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于教育、科研、法律等领域。学生和研究人员可以利用该系统快速查找文献资料，提高学习和研究效率。律师可以利用该系统快速检索法律条文和案例，辅助案件分析。企业可以利用该系统快速提取合同条款和财务数据，辅助决策制定。未来，该系统还可以与其他知识库和信息源集成，提供更全面的知识服务。

📄 摘要（原文）

This study introduces a system leveraging Large Language Models (LLMs) to extract text and enhance user interaction with PDF documents via a conversational interface. Utilizing Retrieval-Augmented Generation (RAG), the system provides informative responses to user inquiries while highlighting relevant passages within the PDF. Upon user upload, the system processes the PDF, employing sentence embeddings to create a document-specific vector store. This vector store enables efficient retrieval of pertinent sections in response to user queries. The LLM then engages in a conversational exchange, using the retrieved information to extract text and generate comprehensive, contextually aware answers. While our approach demonstrates competitive ROUGE values compared to existing state-of-the-art techniques for text extraction and summarization, we acknowledge that further qualitative evaluation is necessary to fully assess its effectiveness in real-world applications. The proposed system gives competitive ROUGE values as compared to existing state-of-the-art techniques for text extraction and summarization, thus offering a valuable tool for researchers, students, and anyone seeking to efficiently extract knowledge and gain insights from documents through an intuitive question-answering interface.