# 深入LangChain：如何创建自定义文档加载器，提升LLM应用性能！
在构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序时，常常需要从数据库或文件（如PDF）中提取数据并转换为LLM可利用的格式。在LangChain中，这通常涉及创建Document对象，封装提取的文本（page_content）和元数据（如作者姓名或出版日期）。本文将详细介绍如何编写自定义文档加载和文件解析逻辑。
## 主要内容
### 1. 标准文档加载器
在LangChain中，DocumentLoader是从BaseLoader派生的类，用于将原始数据转换为Document对象。
#### 接口概览
- `lazy_load` 方法用于懒加载文档，适合生产环境。
- `alazy_load` 是 `lazy_load` 的异步版本，通常用于需要异步接口的场景。
### 2. 文件解析器
通过BaseBlobParser实现自定义解析器，主要用于文件解析。解析器的主要作用是将Blob转换为Document对象。
### 3. 创建自定义加载器和解析器示例
以下是如何使用BaseLoader和BaseBlobParser创建一个自定义加载器和解析器。
## 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):
"""示例文档加载器，从文件逐行读取。"""
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API代理服务提高访问稳定性
loader = CustomDocumentLoader("./meow.txt")
# 测试懒加载接口
for doc in loader.lazy_load():
print(doc)
# 测试异步接口
async for doc in loader.alazy_load():
print(doc)
常见问题和解决方案
- 文件过大导致内存耗尽：使用
lazy_load进行懒加载，避免将所有内容一次性加载到内存。 - 异步需求：提供
alazy_load方法以支持异步操作。
总结和进一步学习资源
自定义文档加载器对于提升LLM应用程序的数据处理能力极为重要。通过分离文件加载与解析逻辑，可以实现更灵活和高效的数据处理。
进一步学习资源
参考资料
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