文档问答是一种交互方式，允许用户上传或指定文档（如TXT、PDF、Word文档、PPT幻灯片、Excel电子表格等），然后提出问题。系统会阅读这些文档的内容，并根据文档中提供的信息来回答用户的问题。这种方式特别适用于需要从大量文本或数据中提取特定信息或进行分析的场景。通过这种方式，用户可以更有效地从文档中获取所需信息，而无需手动浏览整个文档。这在处理大量数据或复杂文档时尤其有用。

近期，大模型研究得到了快速的发展，大模型指的是具有大量参数和复杂结构的模型，可以通过大量的数据进行训练，最终能够完成各种复杂的任务，因此在文档问答领域有着极大的优势。首先，大型语言模型拥有优越的理解能力，能够理解复杂的语言结构和语境，从而准确理解文档内容和用户的问题。其次，大模型能够快速在文档中检索相关信息，甚至能够进行跨文档的关联检索，提供更全面的答案。最后，大型模型能够生成流畅、连贯、准确的回答，这些回答不仅包含事实信息，还能够进行逻辑推理和解释。除此之外，可扩展性、实时性等特性也为用大模型实现文档问答功能提供了便利。

首先将文本切分并转换为向量形式，用户进行提问后，将问题与数据库中的文档片段做相似度计算，按照相似度由高到低进行排队，将问题与TopK的检索结果都送入大模型中，由大模型生成最终答案，具体如下：

1. 数据索引构建：

(1) 数据加载：这一步骤包括清洗和提取原始数据，将不同文件格式（如PDF、HTML、Word、Markdown等）转换成纯文本。

(2) 分块：这一步骤涉及将加载的文本分割成更小的块。这是必要的，因为语言模型通常有处理上下文的量限制，因此需要尽可能创建较小的文本块。

(3) 嵌入和创建索引：这是通过语言模型将文本编码成向量的过程。生成的向量将用于后续检索过程，以计算向量与问题向量之间的相似度。嵌入模型需要高推理速度。由于需要编码大量的语料库，并在用户提问时实时编码问题，这一步骤至关重要。

2. 检索：

(1) 转换问题为向量：使用与第一阶段相同的编码模型，将用户的查询问题转换成向

(2) 计算相似度：计算问题向量与文档块在语料库中的嵌入向量之间的相似度。

(3) 选择最相关的文档块：根据相似度的高低，选择最接近的K个文档块作为当前问题的扩充上下文信息。

3. 生成：

(1) 合并问题和文档：将用户提出的问题和相关的文档结合起来，形成一个新的问题提示。

(2) 使用大型语言模型：利用大型语言模型根据提供的信息回答问题。

(3) 决策使用知识库：根据不同任务的需求，决定是否允许大型模型使用其内置的知识库，或者仅基于给定信息进行回答。

(4) 整合历史对话信息：如果有历史对话信息，也可以将其合并到提示中，以支持多轮对话。