Update GPT-4_PDF_summary.py

GPT-4_PDF_summary.py

@@ -1,9 +1,9 @@
 #!/usr/bin/env python
 # coding: utf-8
 
-# !pip install langchain openai chromadb tiktoken pypdf panel
-# In[ ]:
+#! pip install langchain openai chromadb tiktoken pypdf panel
 
+# 注释1:首先，代码导入了所需的库和模块。这包括用于处理 PDF 文件、创建文本嵌入、搜索、问答等的模块。
 
 import os
 from langchain.chains import RetrievalQA
@@ -28,7 +28,7 @@ pn.state.template.param.update(
 )
 
 
-# In[3]:
+# 注释2:然后，代码设置了一些 Panel 库的参数和小部件，用于创建用户界面。这些小部件包括文件输入框、密码输入框、文本编辑器、按钮、滑块等。这些小部件被组织在一个列中，方便用户输入。
 
 
 file_input = pn.widgets.FileInput(width=300)
@@ -59,27 +59,30 @@ widgets = pn.Row(
 )
 
 
-# In[4]:
+#注释3:qa 函数定义了处理 PDF 文件、创建向量嵌入、执行搜索和返回答案的主要逻辑。它接受一个 PDF 文件、查询问题、搜索类型和返回的结果数量作为输入。
+#然后，使用 OpenAI 的模型为每个文本块创建一个向量嵌入，这些嵌入被用来创建一个向量存储，用于后续的搜索。接着，使用这个向量存储创建一个检索器，然后使用这个检索器和 OpenAI 的模型创建一个问答链来回答问题。
+#最后，函数打印出结果并返回。
 
 
 def qa(file, query, chain_type, k):
-    # load document
+    # load document  加载PDF文件
     loader = PyPDFLoader(file)
     documents = loader.load()
-    # split the documents into chunks
+    # split the documents into chunks 将PDF文件分割成小块。
     text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
     texts = text_splitter.split_documents(documents)
-    # select which embeddings we want to use
+    # select which embeddings we want to use 使用 OpenAI 的embeddings模型为每个文本块创建一个向量嵌入
     embeddings = OpenAIEmbeddings()
-    # create the vectorestore to use as the index
+    # create the VectorStore to use as the index 这些嵌入被用来创建一个向量存储VectorStore，用于后续的搜索。
     db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)
-    # expose this index in a retriever interface
+    # expose this index in a retriever interface 接着，使用这个向量存储创建一个检索器retriever
     retriever = db.as_retriever(
         search_type="similarity", search_kwargs={"k": k})
-    # create a chain to answer questions
+    # create a chain to answer questions 然后使用这个检索器和 OpenAI 的模型创建一个问答链来回答问题。
     qa = RetrievalQA.from_chain_type(
         llm=OpenAI(), chain_type=chain_type, retriever=retriever, return_source_documents=True)
     result = qa({"query": query})
+    # 最后，函数打印出结果并返回。
     print(result['result'])
     return result
 
@@ -87,13 +90,14 @@ def qa(file, query, chain_type, k):
 # In[6]:
 
 
-convos = []  # store all panel objects in a list
-
+convos = []  # store all panel objects in a list convos是对话列表的意思
 
+#qa_result 函数是用于处理用户界面输入和调用 qa 函数的函数。它首先从环境变量中获取 OpenAI 的 API 密钥，然后保存用户上传的 PDF 文件。如果用户输入了问题，函数将调用 qa 函数，并将结果添加到对话列表中。
 def qa_result(_):
+    #首先从环境变量中获取 OpenAI 的 API 密钥
     os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openaikey.value
 
-    # save pdf file to a temp file
+    # save pdf file to a temp file 保存用户上传的 PDF文件为temp.pdf
     if file_input.value is not None:
         file_input.save("/.cache/temp.pdf")
 
@@ -121,32 +125,23 @@ def qa_result(_):
     return pn.Column(*convos, margin=15, width=575, min_height=400)
 
 
-# In[7]:
-
-
+# In[7]:创建了一个交互式的 Panel 小部件，当用户点击运行按钮时，会调用 qa_result 函数。
 qa_interactive = pn.panel(
     pn.bind(qa_result, run_button),
     loading_indicator=True,
 )
 
 
-# In[8]:
-
-
+# In[8]:创建输出框
 output = pn.WidgetBox('*Output will show up here:*',
                       qa_interactive, width=630, scroll=True)
 
 
-# In[9]:
-
-
-# layout
+# 界面设计
 pn.Column(
-    pn.pane.Markdown("""
-    ## \U0001F60A! Question Answering with your PDF file
-    
-    1) Upload a PDF. 2) Enter OpenAI API key. This costs $. Set up billing at [OpenAI](https://platform.openai.com/account). 3) Type a question and click "Run".
-    
+    pn.panel.Markdown("""
+    ##你可以问我关于你上传的PDF文件的任何信息！
+    1) 上传一个PDF文件. 2)输入你的OpenAI API key.这将产生费用  3) 输入问题然后点击"Run".
     """),
     pn.Row(file_input, openaikey),
     output,