# PDF文档问答助手

这是一个专为Hugging Face免费方案优化的PDF文档问答应用，允许用户上传PDF文档并提出问题，AI将基于文档内容提供答案。

## 🚀 功能特点

- **资源优化**：专为Hugging Face免费方案设计，适应16GB内存限制
- **智能问答**：基于上传的PDF文档内容回答用户问题
- **内容限制**：自动处理PDF前3页，每页限制600字符以节省资源
- **响应优化**：答案长度限制在150字以内，提高响应速度
- **并发支持**：启用排队机制，支持最多10人同时使用

## 🛠️ 技术实现

### 核心依赖
- `gradio`：用于构建Web界面
- `huggingface_hub`：访问Hugging Face模型推理API
- `PyPDF2`：处理PDF文档提取文本

### 模型优化策略
1. **模型选择**：优先使用适合中文的轻量级模型
   - THUDM/chatglm3-6b
   - google/gemma-2b-it
   - mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2

2. **资源管理**：
   - 内容限制：仅处理PDF前3页
   - 字符限制：每页不超过600字符
   - 响应限制：回答长度不超过150字

## 📖 使用方法

1. 上传PDF文档（仅处理前3页以节省资源）
2. 在问题输入框中输入您想了解的内容
3. 点击"获取答案"按钮等待AI分析
4. 答案生成后可点击"下载答案"保存结果

## ⚠️ 注意事项

- 首次使用时模型加载可能需要几分钟时间
- 为保证响应速度，系统会自动限制处理内容的大小
- 回答长度限制在150字以内以节省计算资源
- 在Hugging Face Spaces环境中运行时，需要设置HF_TOKEN环境变量

## 🚀 部署到Hugging Face Spaces

1. 创建一个新的Gradio Space
2. 上传以下文件：
   - `pdf_qa_app.py`（主应用文件）
   - `requirements.txt`（依赖文件）
3. 在Space的Settings中添加环境变量：
   - `HF_TOKEN`：您的Hugging Face访问令牌
4. 应用会自动启动并运行

## 📄 示例使用场景

- 学术研究：快速提取论文要点
- 商业文档：分析报告关键信息
- 法律文件：查找合同条款
- 技术手册：获取操作指南

## 🔧 故障排除

如果遇到问题，请检查：
1. HF_TOKEN环境变量是否正确设置
2. 上传的PDF文件是否可读
3. 网络连接是否稳定
4. 是否超出了Hugging Face的使用限制