引言
在大型语言模型（LLM）应用中，我们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可利用的格式。在LangChain框架中，这通常涉及创建Document对象。本文将深入探讨如何创建自定义的文档加载器，以便更高效地处理和解析文档。
主要内容
创建标准文档加载器
文档加载器通过继承BaseLoader类实现，提供标准接口来加载文档。方法包括：
lazy_load: 用于逐行懒加载文档，适合生产环境。alazy_load:lazy_load的异步版本。load: 立即加载所有文档到内存中，适合原型和交互式工作，但不推荐用于生产环境。
实现示例
我们将实现一个自定义文档加载器，该加载器从文件中每行创建一个文档。
from typing import AsyncIterator, Iterator
from langchain_core.document_loaders import BaseLoader
from langchain_core.documents import Document
class CustomDocumentLoader(BaseLoader):
"""按行读取文件的自定义文档加载器。"""
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
解析文件的解耦逻辑
在处理文件时，解析逻辑通常与加载逻辑相独立，可以通过BaseBlobParser来管理解析过程。
from langchain_core.document_loaders import BaseBlobParser, Blob
class MyParser(BaseBlobParser):
"""为每一行创建文档的简单解析器。"""
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
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
- 内存问题: 使用
load()加载大型文件时会导致内存不足，考虑使用lazy_load()进行逐行加载。 - 异步处理: 在高并发场景中，考虑使用
alazy_load进行异步加载。
总结和进一步学习资源
通过自定义文档加载器，您可以实现特定需求的文档处理逻辑，提升数据处理的效率。建议进一步阅读LangChain的官方文档及相关API参考，以掌握更复杂的应用场景。
参考资料
- LangChain官方文档
- Python异步编程指南
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
