加载器（Loaders）在 LangChain 中起着关键作用，用于将不同的数据源加载到系统中以便进一步处理。以下是 Loader 的详细解释，包括其定义、用途和实现示例。
1. 定义与用途
加载器用于从各种数据源（如文件、数据库、API 等）提取数据，并将其转换为 LangChain 可以处理的格式。其主要用途包括：
- 数据提取：从外部数据源获取原始数据。
- 数据转换：将数据转换为合适的格式，例如
Document对象。 - 数据加载：将转换后的数据加载到系统中，供后续处理和分析。
2. 基本组件
加载器通常包含以下几个基本组件：
- 数据源：数据的来源，如本地文件、数据库、API 等。
- 解析器：用于解析数据源内容的逻辑，将其转换为系统可以处理的格式。
- 转换器：将解析后的数据转换为目标格式，例如
Document对象。
3. 实现示例
以下是一些常见的 Loader 类型及其实现示例。
3.1 文件加载器
从本地文件系统加载数据，例如从文本文件、CSV 文件等。
文本文件加载器示例：
python
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from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.schema import Document
class TextFileLoader(TextLoader):
def load(self, file_path: str) -> Document:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
content = file.read()
return Document(page_content=content, metadata={"source": file_path})
3.2 API 加载器
从 API 端点加载数据，例如从 RESTful API 获取数据。
API 加载器示例：
python
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import requests
from langchain.schema import Document
class APILoader:
def __init__(self, endpoint: str):
self.endpoint = endpoint
def load(self, params: dict) -> Document:
response = requests.get(self.endpoint, params=params)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return Document(page_content=data, metadata={"source": self.endpoint, "params": params})
3.3 数据库加载器
从数据库中加载数据，例如从 SQL 数据库或 NoSQL 数据库。
SQL 数据库加载器示例：
python
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import sqlite3
from langchain.schema import Document
class SQLLoader:
def __init__(self, db_path: str):
self.db_path = db_path
def load(self, query: str) -> Document:
connection = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = connection.cursor()
cursor.execute(query)
rows = cursor.fetchall()
connection.close()
content = "\n".join([str(row) for row in rows])
return Document(page_content=content, metadata={"source": self.db_path, "query": query})
3.4 自定义加载器
可以根据特定需求自定义加载器，以处理特定格式或特定类型的数据源。
自定义加载器示例：
python
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from typing import Any
from langchain.schema import Document
class CustomLoader:
def __init__(self, data_source: Any):
self.data_source = data_source
def load(self, transform_func: callable) -> Document:
raw_data = self.data_source.get_data() # 假设 data_source 有 get_data 方法
transformed_data = transform_func(raw_data)
return Document(page_content=transformed_data, metadata={"source": "custom", "raw_data": raw_data})
4. 实际应用
在实际应用中，加载器通常用于预处理数据，将其转换为标准化格式，以便与 LangChain 的其他组件（如模型、解析器、链条等）无缝集成。例如：
python
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# 初始化加载器
text_loader = TextFileLoader()
api_loader = APILoader("https://api.example.com/data")
sql_loader = SQLLoader("database.db")
# 加载数据
text_doc = text_loader.load("example.txt")
api_doc = api_loader.load({"param1": "value1"})
sql_doc = sql_loader.load("SELECT * FROM example_table")
# 将数据传递给 LangChain 组件进行处理
chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt, output_parser=StrOutputParser())
result = chain.run(text_doc.page_content)
print(result)
以下是一个示例代码，展示如何编写一个 YouTube 加载器来获取视频信息：
python
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from googleapiclient.discovery import build
from langchain.schema import Document
class YouTubeLoader:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.youtube = build('youtube', 'v3', developerKey=api_key)
def load_video_info(self, video_id: str) -> Document:
request = self.youtube.videos().list(
part="snippet",
id=video_id
)
response = request.execute()
if not response['items']:
raise ValueError("Video not found")
video_info = response['items'][0]['snippet']
title = video_info['title']
description = video_info['description']
content = f"Title: {title}\nDescription: {description}"
return Document(page_content=content, metadata={"video_id": video_id, "title": title})
# 使用示例
api_key = "YOUR_YOUTUBE_API_KEY"
loader = YouTubeLoader(api_key=api_key)
video_id = "VIDEO_ID"
document = loader.load_video_info(video_id)
print(document.page_content)
5. 扩展功能
除了加载视频信息，您还可以扩展 YouTube 加载器以加载视频评论、播放列表等信息。例如，加载视频评论：
python
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class YouTubeLoader:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.youtube = build('youtube', 'v3', developerKey=api_key)
def load_video_info(self, video_id: str) -> Document:
request = self.youtube.videos().list(
part="snippet",
id=video_id
)
response = request.execute()
if not response['items']:
raise ValueError("Video not found")
video_info = response['items'][0]['snippet']
title = video_info['title']
description = video_info['description']
content = f"Title: {title}\nDescription: {description}"
return Document(page_content=content, metadata={"video_id": video_id, "title": title})
def load_video_comments(self, video_id: str, max_results: int = 5) -> Document:
request = self.youtube.commentThreads().list(
part="snippet",
videoId=video_id,
maxResults=max_results
)
response = request.execute()
comments = []
for item in response['items']:
comment = item['snippet']['topLevelComment']['snippet']['textDisplay']
comments.append(comment)
content = f"Comments for video {video_id}:\n" + "\n\n".join(comments)
return Document(page_content=content, metadata={"video_id": video_id, "comments": comments})
# 使用示例
api_key = "YOUR_YOUTUBE_API_KEY"
loader = YouTubeLoader(api_key=api_key)
video_id = "VIDEO_ID"
document = loader.load_video_info(video_id)
print(document.page_content)
comments_doc = loader.load_video_comments(video_id)
print(comments_doc.page_content)
6. 整合到 LangChain
将加载器与 LangChain 组件整合，可以进一步处理和分析数据：
python
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from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import StrOutputParser
# 初始化模型和提示模板
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Summarize the following video information:\n\n{input}")
# 创建链
chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt, output_parser=StrOutputParser())
# 加载视频信息
api_key = "YOUR_YOUTUBE_API_KEY"
loader = YouTubeLoader(api_key=api_key)
video_id = "VIDEO_ID"
document = loader.load_video_info(video_id)
# 处理和总结视频信息
result = chain.run(document.page_content)
print(result)
通过以上步骤，您可以编写并使用一个 YouTube 加载器，从 YouTube API 获取视频数据并将其整合到 LangChain 系统中进行处理和分析。 通过使用加载器，可以轻松地从多种数据源获取和转换数据，从而提高系统的灵活性和可扩展性。
