使用Mistral OCR、Qdrant和Gemini AI构建PDF文档RAG系统

该工作流旨在利用Mistral的OCR技术处理PDF文档，将提取的文本存储在Qdrant向量数据库中，并通过检索增强生成(RAG)实现智能问答。其运作方式如下：

配置完成后，工作流可自动完成文档读取、向量化和智能查询，为RAG应用提供强大支持。

优势

• 端到端自动化
  无需人工干预：文档读取、处理和查询实现最小化配置。

• 可扩展模块化
  采用子流程和批处理设计，便于扩展和定制。

• 多模型协同
  整合Mistral(OCR)、OpenAI(嵌入)和Gemini(智能回答)，发挥各模型优势。

• 实时问答
  通过RAG集成，用户可用自然语言查询文档内容并获得基于PDF数据的精准回答。

• 精简/完整模式
  可选择索引全文或仅摘要文本，平衡性能与信息丰富度。

工作原理

1. Mistral OCR处理PDF：

   • PDF文件上传至Mistral API进行OCR文本提取
   • 提取内容被分割为可管理段落（如按页/章节）

2. Qdrant向量存储：

   • 使用OpenAI嵌入模型将文本转换为向量
   • 向量数据存入Qdrant数据库，支持高效相似性搜索

3. RAG智能问答：

   • 用户通过聊天界面提问时，系统从Qdrant检索相关文本片段
   • Gemini模型基于检索内容生成上下文感知的精准回答

4. 可选摘要功能：

   • 使用Gemini对提取文本进行摘要，提升处理效率

部署步骤

1. 配置Qdrant数据库：

   • 在”创建集合”和”刷新集合”节点中替换QDRANTURL和COLLECTION参数
   • 确保集合配置正确的向量维度（如OpenAI需1536维）和距离度量标准（如余弦）

2. 设置API凭证：

   • 配置以下服务的API密钥：
     • Mistral云API（OCR处理）
     • OpenAI API（向量嵌入）
     • Google Gemini API（对话与摘要）
     • Google Drive（如从云端获取PDF）
     • Qdrant API（向量存储）

3. PDF源配置：

   • 使用Google Drive时，在”搜索PDF”节点指定文件夹ID
   • 也可修改工作流以支持其他PDF来源（如直接上传或外部API）

4. 文本处理定制：

   • 在”令牌分割器”节点调整文本块大小和重叠度
   • 通过切换”设置页面”和”摘要链”节点选择原始文本或摘要内容

5. 测试RAG功能：

   • 手动触发工作流测试OCR、向量化和存储流程
   • 使用”问答链”节点验证查询响应

6. 可选子流程：

   • 支持作为子流程进行批处理（如同时处理多个PDF）

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