PDF / CSV ChatBot with RAG 
Implementation (Langchain 
and Streamlit) - A step-by-
step Guide
 
In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence □AI□ and 
machine learning □ML□, Retrieval-Augmented Generation □RAG□ 
stands out as a groundbreaking framework designed to enhance the 
capabilities of large language models □LLMs). By leveraging external 
knowledge bases, RAG significantly improves the accuracy and 
 

https://www.bluebash.co/services/artificial-intelligence


https://www.bluebash.co/services/artificial-intelligence


https://www.bluebash.co/services/artificial-intelligence

 
relevance of generated content, ensuring that the outputs are not only 
original but also grounded in the most current and authoritative 
sources available. 
At its core, RAG acts as a bridge between the generative prowess of 
LLMs, such as the Generative Pre-trained Transformer models, and 
the vast stores of information contained within external databases. 
This synergy allows for the production of content that is both rich in 
quality and highly informative, addressing one of the key challenges 
faced by traditional LLMs: the reliance on static training data that 
quickly becomes outdated. By integrating Artificial intelligence 
solutions, RAG enhances the ability to generate up-to-date, 
contextually relevant content from dynamic information sources. 
How RAG Enhances Accuracy and Transparency in NLP? 
The significance of RAG in Artificial Intelligence, especially in NLP and 
content generation, lies in its ability to dynamically incorporate 
external data, enabling businesses to deliver precise, up-to-date 
information. This enhances user experiences with more accurate 
responses and broadens AI applications across various industries. RAG 
also introduces transparency by allowing users to trace information 
sources, a critical feature in fields demanding high credibility, like 
research and journalism. 
Implementing RAG in Artificial Intelligence involves integrating a 
language model with a retrieval system that pulls relevant data from 
external knowledge bases, generating contextually accurate, fact-
 
 
based responses. Unlike semantic search, which retrieves existing 
information based on query intent, RAG actively creates responses 
grounded in sourced data. 
RAG in Action: Real-World Applications 
The advent of Retrieval-Augmented Generation □RAG□ has opened up 
a plethora of opportunities for enhancing artificial intelligence 
applications in the real world. By combining the generative capabilities 
of models like the Generative Pre-trained Transformer □GPT□ with the 
ability to dynamically pull in information from various databases, RAG 
is transforming industries and how they interact with AI. Here, we 
explore some compelling real-world applications of RAG across 
different sectors. 
Customer Service Enhancement 
In the realm of customer service, RAG-powered chatbots and virtual 
assistants are making significant strides. Unlike traditional bots that 
rely on a static set of responses, RAG-enabled solutions can fetch and 
incorporate the latest information from external sources in real-time. 
This capability ensures that customers receive up-to-date, accurate, 
and personalized responses to their queries, greatly enhancing the 
customer service experience. 
Content Creation and Summarization 
 
 
For content creators, RAG offers the tools to generate rich, 
informative, and current content. Journalists, researchers, and 
marketers can use RAG to quickly produce summaries of recent 
developments, reports, and articles. By grounding content generation 
in the most recent sources, RAG ensures the output is both relevant 
and credible, a crucial aspect in today's fast-paced information 
landscape. 
Personalized Education and Learning 
Education technology is another field reaping the benefits of RAG in 
chatbot development. Tailored learning experiences are crafted by 
dynamically sourcing and integrating information based on a learner's 
progress, interests, and areas of difficulty. This personalized 
approach, powered by RAG, not only makes learning more engaging 
but also more effective, catering directly to the individual's learning 
style and needs. 
Medical Research and Healthcare 
In healthcare, RAG can assist medical professionals by providing the 
latest research findings, treatment options, and clinical data relevant 
to a patient's specific condition. This application of RAG in medical 
research and healthcare not only saves valuable time but also ensures 
that patient care is informed by the most current and comprehensive 
information available. 
 

https://www.bluebash.co/services/artificial-intelligence/generative-ai-development-company

 
Financial Services 
Financial analysts can leverage RAG to stay ahead of market trends 
and developments. By automating the retrieval of the latest financial 
reports, market analysis, and news, RAG allows for the generation of 
insights and forecasts that are deeply informed by the latest data. This 
real-time analysis can provide businesses and investors with a 
competitive edge in fast-moving markets. 
These applications of RAG showcase its versatility and potential to 
revolutionize how businesses and services operate. By harnessing the 
power of up-to-date information and Generative AI, RAG is setting a 
new standard for intelligence, efficiency, and personalization across 
diverse sectors. 
Step-by-Step Guide to Implementing RAG with LangChain
 
Step 1: Set Up Python Environment 
Create a virtual environment to isolate your project dependencies. 
# Create virtual environment
$ python -m venv myenv
 
 
# Activate the virtual environment
# On Windows
$ myenv\Scripts\activate
# On macOS/Linux
$ source myenv/bin/activate 
Step 2: Install Required Libraries 
Ensure you have the necessary Python libraries installed. You can 
install them using pip: 
$ pip install streamlit pypdf langchain 
langchain_openai langchain_community faiss-cpu 
Step 3: Import Libraries 
Start by importing the necessary libraries at the beginning of your 
script: 
import os
import pathlib
import streamlit as st
from pypdf import PdfReader
from tempfile import NamedTemporaryFile
from langchain.docstore.document import Document
from langchain_core.messages import HumanMessage, 
 
 
SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains.question_answering import 
load_qa_chain
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.text_splitter import 
RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders.csv_loader 
import CSVLoader 
Step 4: Define Utility Functions 
Define the functions that will handle file processing and conversion: 
● convert_to_json□ Converts document content to JSON format. 
● prepare_files□ Prepares files for processing by extracting their 
content. 
● handle_pdf_file□ Extracts text content from PDF files. 
● handle_csv_file□ Extracts content from CSV files. 
def convert_to_json(document_content):
    messages = [
        SystemMessage(content="System message"),
        HumanMessage(content=document_content)
    ]
    answer = chat.invoke(messages)
 
 
    return answer.content
def prepare_files(files):
    document_content = ""
    for file in files:
        if file.type == 'application/pdf':
            page_contents = handle_pdf_file(file)
        elif file.type == 'text/csv':
            page_contents = handle_csv_file(file)
        else:
            st.write('File type is not supported!')
        document_content += "".join(page_contents)
    return document_content
def handle_pdf_file(pdf_file):
    document_content = ''
    with pdf_file as file:
        pdf_reader = PdfReader(file)
        page_contents = []
        for page in pdf_reader.pages:
            page_contents.append(page.extract_text())
        document_content += "\n".join(page_contents)
    return document_content
def handle_csv_file(csv_file):
 
 
    with csv_file as file:
        uploaded_file = file.read()
        with NamedTemporaryFile(dir='.', suffix='.csv') 
as f:
            f.write(uploaded_file)
            f.flush()
            loader = CSVLoader(file_path=f.name)
            document_content = 
"".join([doc.page_content for doc in loader.load()])
    return document_content 
Step 5: Configure Streamlit Interface 
Set up the Streamlit page configuration and interface elements for 
uploading files, entering the OpenAI API key, and inputting the query: 
st.set_page_config(page_title='AI PDF Chatbot', 
page_icon=None, layout="centered", 
initial_sidebar_state="auto", menu_items=None)
st.title("PDF Chatbot")
files = st.file_uploader("Upload PDF and CSV files:", 
accept_multiple_files=True, type=["csv", "pdf"])
openai_key = st.text_input("Enter your OpenAI API 
key:")
 
 
if openai_key:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_key
    chat = ChatOpenAI(model_name='gpt-4', 
temperature=0)
    embeddings = OpenAIEmbeddings()
query = st.text_input("Enter your query for the 
document data:")
text_splitter = 
RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10000, 
chunk_overlap=1000) 
Step 6: Implement Query Handling Logic 
Add the logic to handle the query when the "Get Answer to Query" 
button is clicked. This includes preparing the files, splitting the text, 
searching for similar chunks, and running the QA chain. 
if st.button("Get Answer to Query"):
    if files and openai_key and query:
        pdb.set_trace()
        document_content = prepare_files(files)
        chunks = 
text_splitter.split_text(document_content)
        db = FAISS.from_texts(chunks, embeddings)
        chain = load_qa_chain(chat, chain_type="stuff", 
 
 
verbose=True)
        docs = db.similarity_search(query)
        print("docsearch", docs)
        response = chain.run(input_documents=docs, 
question=query)
        st.write("Query Answer:")
        st.write(response)
    else:
        st.warning("Please upload PDF and CSV files, 
enter your OpenAI API key, and enter your query") 
Running the Application 
Save your script as app.py and run it using the following command: 
$ streamlit run app.py 
This will start the Streamlit application, allowing you to upload PDF 
and CSV files, enter your OpenAI API key, and input a query to get 
answers from the document content. 
Challenges and Solutions in RAG Deployment 
As revolutionary as Retrieval-Augmented Generation □RAG□ is for 
enhancing Large Language Models □LLMs) with the latest, most 
 
 
relevant information, deploying it comes with its own set of 
challenges. From data management to maintaining model accuracy, 
each hurdle requires strategic solutions to leverage RAG's full 
potential. This section examines common obstacles encountered 
during RAG deployment and proposes practical solutions. 
Data Quality and Accessibility
One of the primary challenges in RAG deployment is ensuring the 
quality and accessibility of data. RAG systems rely on external 
databases to retrieve information, making the accuracy and relevance 
of this data crucial. Poor data quality can lead to misinformation and 
reduce the efficacy of the generative models.
Solution: Implement robust data validation and curation processes. 
Utilize automated tools to regularly check the integrity and relevance 
of the data. Additionally, placing a layer of human oversight can help 
identify and rectify data inaccuracies that automated systems might 
miss. 
Integrating Diverse Data Sources 
Another challenge is the integration of heterogeneous data sources. 
RAG systems may need to pull information from varied formats and 
repositories, which can complicate data retrieval and processing.
Solution: Standardize data formats as much as possible and employ 
middleware or adapters that can translate between different data 
schemas. This approach can streamline data integration, making it 
more efficient for RAG systems to retrieve and utilize the necessary 
information. 
 
 
Scalability and Performance 
As the volume of data grows, maintaining the scalability and 
performance of RAG systems becomes increasingly challenging. High 
query volumes can lead to latency issues, affecting the user 
experience.
Solution: Optimize your infrastructure for scalability from the outset. 
Consider cloud-based solutions that offer elasticity based on demand. 
Additionally, implementing caching strategies for frequently requested 
information can significantly reduce retrieval times. 
Model Fine-tuning and Updating 
Keeping the underlying LLMs up-to-date with the latest information 
without frequent retraining is a challenge. The dynamic nature of 
information means that RAG systems must continuously adapt to 
maintain accuracy.
Solution: Employ incremental learning techniques where the model 
can learn from new data without the need for complete retraining. This 
approach enslures that the model remains current with minimal 
computational overhead. 
Ensuring Privacy and Security 
When RAG systems access external data sources, they must navigate 
privacy and security concerns. Ensuring that sensitive information is 
 

https://www.bluebash.co/services/artificial-intelligence/chatbot-development-company


https://www.bluebash.co/services/artificial-intelligence/chatbot-development-company


https://www.bluebash.co/services/artificial-intelligence/chatbot-development-company


https://www.bluebash.co/services/artificial-intelligence/chatbot-development-company

 
not inadvertently retrieved or exposed is paramount.
Solution: Implement strict access controls and data governance 
policies. Use encryption for data in transit and at rest. Additionally, 
anonymize or redact sensitive information from the data used by RAG 
systems to mitigate privacy concerns. 
Summary 
RAG is transforming the landscape of AI by enhancing the capabilities 
of large language models. As a leading chatbot development 
company, Bluebash leverages RAG to create intelligent solutions that 
provide accurate, personalized, and contextually relevant responses, 
ultimately improving user experiences across various industries.