给出步骤1，2，3的具体Python实现

对于基于RAG的私有知识库中PDF文件的处理，以下是三个步骤的具体Python实现：

**步骤1：PDF解析（PyPDF2示例）**

import PyPDF2

def extract_text_from_pdf(pdf_file):
    with open(pdf_file, 'rb') as file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        text = ''
        for page_num in range(pdf_reader.numPages):
            page = pdf_reader.getPage(page_num)
            text += page.extractText()
    return text

# 使用函数
pdf_content = extract_text_from_pdf('path_to_your_pdf.pdf')

**步骤2：结构化数据提取（NLTK或spaCy示例）**

from nltk import word_tokenize, pos_tag
import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

def extract_keywords_and_entities(text):
    doc = nlp(text)
    keywords = [token.text for token in doc if token.is_stop != True]
    entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
    return keywords, entities

# 示例
keywords, entities = extract_keywords_and_entities(pdf_content)

**步骤3：整合至知识库（SQLite示例）**

import sqlite3

def insert_into_db(conn, table_name, data):
    cursor = conn.cursor()
    query = f"INSERT INTO {table_name} VALUES (?, ?)"
    cursor.execute(query, (data['keyword'], data['content']))
    conn.commit()

# 假设我们有一个名为'text_data'的表，有keyword和text_content两列
conn = sqlite3.connect('knowledge_base.db')
insert_into_db(conn, 'text_data', {'keyword': '...', 'content': pdf_content})
conn.close()

以上就是处理PDF文件的三个基本步骤的Python实现。实际应用中可能还需根据具体需求调整和优化。