# 引言
随着大语言模型（LLM）在各类应用中的普及，开发者面临着将数据从文档或数据库中提取并转换为LLM可用格式的挑战。在LangChain中，这通常涉及到创建`Document`对象，这些对象不仅包含提取的文本，还包括诸如作者姓名或发布日期等元数据。在这篇文章中，我们将详细探讨如何创建自定义文档加载器，以便在LLM中使用这些文档进行操作。
# 主要内容
## 1. 标准文档加载器概述
在LangChain中，标准文档加载器通过从`BaseLoader`进行子类化实现。这为加载文档提供了统一的接口。
### 接口说明
- `lazy_load`: 用于懒加载文档，适合生产代码。
- `alazy_load`: 异步版本的`lazy_load`。
- `load`: 立即将所有文档加载到内存中，适合原型开发或交互式工作。
- `aload`: 立即异步加载所有文档。
::: {.callout-important}
实现文档加载器时，不要通过`lazy_load`或`alazy_load`方法提供参数。所有配置应通过初始化器传递。
:::
### 实现
下面展示了如何创建一个标准的文档加载器，通过逐行读取文件来创建文档。
```python
from typing import AsyncIterator, Iterator
from langchain_core.document_loaders import BaseLoader
from langchain_core.documents import Document
class CustomDocumentLoader(BaseLoader):
"""An example document loader that reads a file line by line."""
def __init__(self, file_path: str) -> None:
"""Initialize the loader with a file path."""
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. 使用Blob解析器和加载器
在处理文件时，解析器的逻辑通常根据文件类型而有所不同。这使得将解析逻辑与加载逻辑分离变得有意义，以便重用相同的解析器。
创建自定义解析器
通过子类化BaseBlobParser，你可以创建一个解析器来逐行解析文件内容。
from langchain_core.document_loaders import BaseBlobParser, Blob
class MyParser(BaseBlobParser):
"""A simple parser that creates a document from each line."""
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},
)
使用Blob加载器
Blob加载器封装了从存储位置加载Blob的逻辑。这里展示了如何使用它们。
from langchain_community.document_loaders.blob_loaders import FileSystemBlobLoader
blob_loader = FileSystemBlobLoader(path=".", glob="*.mdx", show_progress=True)
parser = MyParser()
for blob in blob_loader.yield_blobs():
for doc in parser.lazy_parse(blob):
print(doc)
break
常见问题和解决方案
1. 如何处理大文件？
对于大文件，建议使用懒加载方法lazy_load()以防止内存溢出。
2. 如何应对异步处理？
异步版本alazy_load()确保文档异步加载，以提高性能，尤其是在I/O密集型操作中。
总结和进一步学习资源
自定义文档加载器使得开发者能够高效地将文件和数据转换为LLM适用的格式。了解更多关于LangChain的详细信息可以访问：
参考资料
- LangChain Documentation - LangChain
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