[如何创建自定义文档加载器以增强LLM的文本提取能力]

用户026700199494
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# 如何创建自定义文档加载器以增强LLM的文本提取能力

## 引言
在构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序时，通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，这通常涉及创建文档对象，这些对象封装提取的文本（page_content）及其元数据。本文将介绍如何创建自定义文档加载器，以便更有效地利用LangChain进行文档解析和数据转换。

## 主要内容

### 1. 标准文档加载器
标准文档加载器可以通过从`BaseLoader`类继承来实现，该类提供了加载文档的标准接口。其主要方法包括：
- **lazy_load**：用于惰性加载文档，适合在生产代码中使用。
- **alazy_load**：`lazy_load`的异步版本，推荐在需要异步支持时覆盖其默认实现。
- **load**：用于一次性将所有文档加载到内存中，适用于原型设计或交互式工作。

**实现示例**：
```python
from typing import AsyncIterator, Iterator
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

2. 文件解析与Blob解析器

许多文档加载器涉及文件解析，LangChain为此提供了BaseBlobParser接口，它接受一个Blob并输出一个文档对象的列表。Blob是数据的表示形式，可以位于内存中或存储在文件中。

实现示例：

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},
                )

blob = Blob.from_path("./meow.txt")
parser = MyParser()

list(parser.lazy_parse(blob))

代码示例

以下是如何使用自定义文档加载器和解析器的完整示例：

# 测试自定义文档加载器
loader = CustomDocumentLoader("./meow.txt")

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

# 使用异步版本
async for doc in loader.alazy_load():
    print(doc)

# 使用Blob和解析器
blob = Blob.from_path("./meow.txt")
parser = MyParser()

for doc in parser.lazy_parse(blob):
    print(doc)

常见问题和解决方案

  • 文件过大导致内存溢出：对于大文件，使用惰性加载（lazy_load）而不是一次性加载（load）。
  • 异步需求：在需要异步处理时，务必实现alazy_load方法，并使用aiofiles等异步库进行文件读操作。

总结和进一步学习资源

创建自定义文档加载器可以显著提升文档解析效率及与LLM的集成效果。进一步的学习建议：

参考资料

  • LangChain 官方文档和API参考
  • Python 异步编程相关资料

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