Tl;dr:
在这篇文章中，我们将使用 MinIO Bucket Notifications 和 Apache Tika 进行文档文本提取，这是大型语言模型训练和检索增强生成 LLM和RAG 等关键下游任务的核心。
前提
假设我想构建一个文本数据集，然后我可以用它来微调 LLM.为了做到这一点，我们首先需要组装各种文档（由于它们的来源，这些文档可能采用不同的形式）并从中提取文本。数据集安全性和可审计性至关重要，因此这些非结构化文档需要存储在对象存储中以进行匹配。MinIO 是针对这些情况以及更多情况构建的对象存储。另一方面，Apache Tika 是一个工具包，可以“从一千多种不同的文件类型（例如 PPT、XLS 和 PDF）中检测和提取元数据和文本”。它们共同形成一个可以实现我们目标的系统。
在之前的一篇文章中，我们将一个带有 MinIO 的对象检测推理服务器和大约 30 行代码放在一起。我们将再次利用这种高度可移植和可重复的架构，这次是文本提取任务。下面是我们将要构建的系统的粗略描述。
设置 Apache Tika
启动并运行 Apache Tika 的最简单方法是使用官方 Docker 映像。检查 Docker Hub 以获取所需的 Tika 映像版本/标记。
在此示例中，我允许它使用并公开默认端口 9998。
docker pull apache/tika:<version>
docker run -d -p 127.0.0.1:9998:9998 apache/tika:<version>
构建文本提取服务器
现在 Tika 正在运行，我们需要构建一个服务器，该服务器可以通过编程方式对新对象发出 Tika 提取请求。之后，我们需要在 MinIO 存储桶上配置 webhook，以提醒此服务器新对象的到来（换句话说，存储桶的 PUT 事件）。让我们一步一步地走一遍。
为了保持相对简单并突出这种方法的可移植性，文本提取服务器将使用流行的 Flask 框架在 Python 中构建。以下是服务器的代码（也可在 MinIO 博客资源存储库的 extraction_server.py 下找到），该服务器使用 Tika（通过 Tika-Python）对添加到存储桶的新文档执行文本提取
"""
This is a simple Flask text extraction server that functions as a webhook service endpoint
for PUT events in a MinIO bucket. Apache Tika is used to extract the text from the new objects.
"""
from flask import Flask, request, abort, make_response
import io
import logging
from tika import parser
from minio import Minio
# Make sure the following are populated with your MinIO details
# (Best practice is to use environment variables!)
MINIO_ENDPOINT = ''
MINIO_ACCESS_KEY = ''
MINIO_SECRET_KEY = ''
# This depends on how you are deploying Tika (and this server):
TIKA_SERVER_URL = 'http://localhost:9998/tika'
client = Minio(
MINIO_ENDPOINT,
access_key=MINIO_ACCESS_KEY,
secret_key=MINIO_SECRET_KEY,
)
logger = logging.getLogger(__name__)
app = Flask(__name__)
@app.route('/', methods=['POST'])
async def text_extraction_webhook():
"""
This endpoint will be called when a new object is placed in the bucket
"""
if request.method == 'POST':
# Get the request event from the 'POST' call
event = request.json
bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
obj_name = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
obj_response = client.get_object(bucket, obj_name)
obj_bytes = obj_response.read()
file_like = io.BytesIO(obj_bytes)
parsed_file = parser.from_buffer(file_like.read(), serverEndpoint=TIKA_SERVER_URL)
text = parsed_file["content"]
metadata = parsed_file["metadata"]
logger.info(text)
result = {
"text": text,
"metadata": metadata
}
resp = make_response(result, 200)
return resp
else:
abort(400)
if __name__ == '__main__':
app.run()
让我们启动提取服务器：
设置存储桶通知
现在，剩下的就是在 MinIO 服务器上为存储桶配置 Webhook，以便存储桶中的任何 PUT 事件（也称为添加的新对象）都将触发对提取终端节点的调用。使用该 mc 工具，我们只需几个命令即可完成此操作。
首先，我们需要设置一些环境变量，以向 MinIO 服务器发出信号，表明您正在启用要调用的 Webhook 和相应的端点。替换为您选择的函数名称。为简单起见，我选择了“提取”。此外，请确保将终端节点环境变量设置为推理服务器的正确主机和端口。在本例中，http://localhost:5000 是运行 Flask 应用程序的位置。
export MINIO_NOTIFY_WEBHOOK_ENABLE_<YOURFUNCTIONNAME>=on
export MINIO_NOTIFY_WEBHOOK_ENDPOINT_<YOURFUNCTIONNAME>=http://localhost:5000
设置这些环境变量后，启动 MinIO 服务器（或者，如果它已在运行，请重新启动它）。在以下步骤中，我们将需要一个“别名”用于 MinIO 服务器部署。要了解有关别名以及如何设置别名的更多信息，请查看文档。我们还将使用 mc MinIO 客户端命令行工具，因此请确保您已安装它。
接下来，让我们为存储桶配置事件通知以及我们想要收到通知的事件类型。出于这个项目的目的，我创建了一个全新的存储桶，也命名为“extraction”。您可以通过 MinIO 控制台或 mc 命令执行此操作 由于我们希望在将新对象添加到“提取”存储桶时触发 Webhook，因此 PUT 事件是我们的重点。将 ALIAS 替换为 MinIO 服务器部署的别名，将 BUCKET 替换为该服务器上所需的存储桶。和以前一样，请确保替换为在前面步骤中使用的相同值。
mc event add ALIAS/BUCKET arn:minio:sqs::<YOURFUNCTIONNAME>:webhook --event put
最后，您可以通过验证运行此命令时是否输出了存储桶通知来检查是否 s3:ObjectCreated:* 为存储桶通知配置了正确的事件类型：
mc event ls ALIAS/BUCKET arn:minio:sqs::<YOURFUNCTIONNAME>:webhook
如果您想了解有关将存储桶事件发布到 Webhook 的更多信息，请查看文档以及对事件通知的深入探讨。现在，我们准备试用我们的文本提取服务器。
尝试一下
这是我想从中提取文本的文档。这是 2000 年《商品未来现代化法案》的 PDF 文件，该法案是美国一项有影响力的金融立法。
我使用 MinIO 控制台将此 PDF 放入我的“提取”存储桶中。
此 PUT 事件会触发存储桶通知，然后将该通知发布到提取服务器终端节点。因此，文本由 Tika 提取并打印到控制台。
后续步骤
虽然我们现在只是打印出提取的文本，但正如 The Premise 中所暗示的那样，该文本可以用于许多下游任务。例如：
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创建用于LLM微调的数据集：假设您想要对以各种文件格式（即 PDF、DOCX、PPTX、Markdown 等）存在的公司文档集合进行微调大型语言模型。要为此任务创建LLM友好的文本数据集，您可以将所有这些文档收集到配置了类似 Webhook 的 MinIO 存储桶中，并将每个文档提取的文本传递到微调/训练集的数据帧中。此外，通过将数据集的源文件放在 MinIO 上，可以更轻松地管理、审核和跟踪数据集的组成。
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检索增强生成：RAG 是LLM应用程序可以利用精确上下文并避免幻觉的一种方式。这种方法的一个核心方面是确保可以提取文档的文本，然后将其嵌入到向量中，从而实现语义搜索。此外，通常最佳做法是将这些向量的实际源文档存储在对象存储中（如 MinIO！）。使用本文中概述的方法，您可以轻松实现两者。如果您想了解有关 RAG 及其优势的更多信息，请查看这篇之前的文章。
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LLM应用：通过编程方式从新存储的文档中即时提取文本，可能性是无穷无尽的，特别是如果您可以使用LLM.想想关键词检测（即提示：“提到了哪些股票代码？”），内容评估（即提示：“根据评分标准，这篇论文提交应该得到什么分数？），或者几乎任何类型的基于文本的分析（即提示：”根据这个日志输出，第一个错误是什么时候发生的？“）。
除了存储桶通知用于这些任务的实用性之外，MinIO 还旨在为任何类型和数量的对象（无论是 Powerpoint、图像还是代码片段）提供世界一流的容错和性能。
