[从入门到精通：利用Docugami实现智能文档加载与语义查询]

用户026700199494
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# 从入门到精通：利用Docugami实现智能文档加载与语义查询

## 引言

在复杂文档处理中，准确提取和查询信息是一个挑战。Docugami提供了一种通过智能语义分块来提高文档检索的解决方案。本篇文章将介绍如何使用Docugami来优化文档加载和查询。

## 主要内容

### 1. Docugami的智能分块优势

Docugami通过创建语义XML树将文档分块，提供了一种比传统空白或字符长度分割更智能的方法。这种方法不仅能提取出各部分的语义信息，还能在文档集内跨格式进行一致的分层查询。

### 2. 额外的元数据支持

Docugami为每个分块提供了额外的元数据，比如路径、结构、以及通过生成和提取技术获得的语义标签。这有助于高精度的文档问答系统，还能避免上下文窗口的限制。

### 3. 如何开始使用Docugami

- 创建Docugami工作区并添加文档（支持PDF、DOCX、DOC格式）。
- 获取工作区的访问令牌并设置为`DOCUGAMI_API_KEY`环境变量。
- 使用DocugamiLoader加载文档分块，以便进行后续的处理和查询。

## 代码示例

```python
import os
from docugami_langchain.document_loaders import DocugamiLoader

# 使用API代理服务提高访问稳定性
DOCUGAMI_API_KEY = os.environ.get("DOCUGAMI_API_KEY")

docset_id = "26xpy3aes7xp"
document_ids = ["d7jqdzcj50sj", "cgd1eacfkchw"]

loader = DocugamiLoader(docset_id=docset_id, document_ids=document_ids)
chunks = loader.load()
print(chunks[:5])

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务。
  • 分块不准确：调整min_text_length和max_text_length属性来控制分块大小。

总结和进一步学习资源

利用Docugami的智能分块和语义标注，您可以大大提高文档查询的效率和准确性。建议进一步阅读以下资源：

参考资料

  1. Docugami官方文档
  2. LangChain文档加载器指南

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