LangChain-20 Document Loader 文件加载 加载MD DOCX EXCEL PPT PDF HTML JSON 等多种文件格式 后续可通过FAISS向量化 增强检索

背景描述

LangChain 提供了多种文档加载器，包括但不限于以下几种：

• TextLoader：用于从各种来源加载文本数据。
• CSVLoader：用于加载 CSV 文件并将其转换为 LangChain 可以处理的文档格式。
• UnstructuredFileLoader：能够自动检测并处理不同格式的文件。
• DirectoryLoader：用于加载指定文件夹中的文件。
• UnstructuredHTMLLoader：用于从 HTML 文件中提取有意义的内容。
• JSONLoader：用于加载和处理 JSON 文件。
• PyPDFLoader：用于加载 PDF 文件。
• ArxivLoader：专门用于加载来自 Arxiv 的文档。

安装依赖

pip install -qU langchain-core langchain-openai复制

加载Text

编写代码

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
 
loader = TextLoader("./index.md")
data = loader.load()
print(data)复制

运行结果

➜ python3 test20.py
[Document(page_content='# hello world!\nthis is a markdown!\n', metadata={'source': './index.md'})]复制

加载CSV

编写代码

from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
 
 
loader = CSVLoader(file_path='./example_data/mlb_teams_2012.csv')
data = loader.load()
print(data)复制

运行结果

loader = CSVLoader(file_path='./example_data/mlb_teams_2012.csv', csv_args={
    'delimiter': ',',
    'quotechar': '"',
    'fieldnames': ['MLB Team', 'Payroll in millions', 'Wins']
})
 
data = loader.load()
print(data)复制

加载目录

编写代码

from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader
 
loader = DirectoryLoader('../', glob="**/*.md")
docs = loader.load()
print(docs)
 
# 显示一个 进度条
loader = DirectoryLoader('../', glob="**/*.md", show_progress=True)
 
# 多线程加载
loader = DirectoryLoader('../', glob="**/*.md", use_multithreading=True)
 
# 自动检测编码
text_loader_kwargs={'autodetect_encoding': True}
loader = DirectoryLoader(path, glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader, loader_kwargs=text_loader_kwargs)
 复制

加载HTML

编写代码

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredHTMLLoader
from langchain_community.document_loaders import BSHTMLLoader
 
loader = UnstructuredHTMLLoader("example_data/fake-content.html")
data = loader.load()
print(data)
 
# 如果你会用 BeautifulSoup4 的话，可以用它解析
loader = BSHTMLLoader("example_data/fake-content.html")
data = loader.load()
print(data)复制

加载JSON

编写代码

from langchain_community.document_loaders import JSONLoader
 
import json
from pathlib import Path
from pprint import pprint
 
# 普通的加载 json.loads
file_path='./example_data/facebook_chat.json'
data = json.loads(Path(file_path).read_text())
pprint(data)
 
# 使用 JSONLoader
loader = JSONLoader(
    file_path='./example_data/facebook_chat.json',
    jq_schema='.messages[].content',
    text_content=False)
 
data = loader.load()
pprint(data)复制

加载JSON LINES

编写代码

from langchain_community.document_loaders import JSONLoader
 
import json
from pathlib import Path
from pprint import pprint
 
file_path = './example_data/facebook_chat_messages.jsonl'
pprint(Path(file_path).read_text())
 
loader = JSONLoader(
    file_path='./example_data/facebook_chat_messages.jsonl',
    jq_schema='.content',
    text_content=False,
    json_lines=True)
 
data = loader.load()
pprint(data)复制

加载Markdown

编写代码

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader
 
markdown_path = "../../../../../README.md"
loader = UnstructuredMarkdownLoader(markdown_path)
data = loader.load()
 复制

加载PDF

安装依赖

pip install pypdf
pip install rapidocr-onnxruntime复制

编写代码

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
 
# 加载方式很多，不止这一个PDF的Loader
loader = PyPDFLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf")
pages = loader.load_and_split()
print(pages[0])
 
# 可以将图片转化为文字
loader = PyPDFLoader("https://arxiv.org/pdf/2103.15348.pdf", extract_images=True)
pages = loader.load()
pages[4].page_content复制

向量化数据(简单例子 详细可看该系列的其他文章)

编写代码

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
 
faiss_index = FAISS.from_documents(pages, OpenAIEmbeddings())
docs = faiss_index.similarity_search("How will the community be engaged?", k=2)
for doc in docs:
    print(str(doc.metadata["page"]) + ":", doc.page_content[:300])复制