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PDF捆绑包

这个带回家的项目是在不到72小时的时间范围内设计的，这是高级MLOP角色招聘过程的一步。

PDF捆绑包是一种工具，旨在从存储在AWS S3存储桶中的PDF文档中提取文本，将这些文档分解为较小的零件，并使用句子变压器生成矢量嵌入。然后将这些嵌入式存储在Pinecone矢量数据库中，以进行有效的存储和检索。

PDF捆绑包通过FastApi提供用户友好的接口。 query_search端点有助于基于及时的搜索，允许用户输入查询并迅速检索最相似的向量嵌入。这种相似性是使用余弦相似性确定的，该度量捕获了向量之间的语义相似性。在简化可用性的响应时，PDF捆绑包通过自动将详细响应上传到S3存储桶来确保透明度。 PDF束有效地发现了最相似的向量嵌入，其无缝集成和鲁棒功能。

特征

从存储在AWS S3存储桶中的PDF文档中提取文本。
将文档分成较小的零件以进行有效的处理。
利用句子变压器为每个文档创建向量嵌入。
使用FastApi创建一个API端点，以根据用户定义的提示查询类似的嵌入。
在Pinecone矢量数据库中存储和查询向量嵌入，以便于管理和检索。
允许用户通过分配整数N_TOP来找到最相似的K矢量。

用法

确保PDF捆绑包API服务器在以下服务器上运行：
该应用程序已在以下方面部署和访问：铁路。
警告：自由实例旋转延迟
请注意，渲染提供的免费实例可能由于不活动而经历旋转。处理请求时，这可能会导致50秒或更长时间。当您的网络浏览器试图加载页面时，请耐心等待。
使用以下JSON有效载荷发送邮政请求到API端点/query_search ：
```
{
    "prompt" : " your_user_defined_prompt " ,
    "n_top" : 5
}
```
将"your_user_defined_prompt"替换为要使用的提示， "n_top"并基于余弦的类似性来检索的类似嵌入式数量。
接收一个响应，其中包含与提供的提示最相似的嵌入。