与本地电脑PDF文档对话的PDF问答程序

    在探索和学习新技术时，了解LangChain框架的理论知识固然重要，但实际的案例分析与实践尝试能为你提供更加直观的认识和更深人的理解。本文主要以解析案例代码为主。通过具体的实践操作，你可以更好地理解LangChain技术的本质，了解各个模块如何协同工作，以及如何在实际应用中发挥其价值。

    值得注意的是，介绍这些案例代码主要是为了教学和解释，它们可能并不适用于真实的生产环境。另外，可能在你的电脑环境中运行案例代码后，比如打印文本切分的块数，得到了与案例不一样的数值结果。比如案例中拆分出446个块，而你拆分出448个块。这种差异可能是以下几点原因造成的：

1. 文档内容存在微小差异，如额外的空白或换行；
2. 两个环境中库的版本有所不同；
3. chunk_overlap等参数导致的边界效应；
4. Python或其他库的版本存在差异。

    相同地，在执行相同的查询代码时，大语言模型可能会给出略有不同的答案。这种现象的背后原理与大语言模型的工作机制有关。大语言模型（如GPT系列)是基于概率的模型，它预测下一个词的可能性是基于训练数据中的统计信息。当模型为生成文本时，它实际上是在每个步骤中做出基于概率的决策，所以，当你在执行案例中的查询代码时可能会得到与案例稍微不同的答案。