Apakah pemuat dokumen langchain? - Analytics Vidhya

Langchain: Panduan Komprehensif Anda untuk Memuatkan Data LLM

Model bahasa yang besar (LLM) merevolusi perniagaan, memacu inovasi, dan meningkatkan kecekapan operasi. Walau bagaimanapun, membina aplikasi LLM yang berkesan memerlukan rangka kerja yang mantap untuk menguruskan kerumitan integrasi dan pemprosesan data. Masukkan Langchain, rangka kerja utama yang direka untuk menyelaraskan pembangunan aplikasi LLM. Artikel ini meneroka pemuat dokumen kuat Langchain, yang membolehkan integrasi data lancar dari pelbagai sumber.

Langchain: rangka kerja yang kuat

Langchain menyediakan suite alat yang komprehensif untuk keseluruhan kitaran hayat aplikasi LLM. Dari pemuatan data dan pemisahan untuk membenamkan, pengambilan semula, dan output parsing, Langchain memudahkan pembangunan. Integrasi dan sokongan yang luas untuk membina ejen negara dan aplikasi siap pengeluaran menjadikannya pilihan utama bagi pemaju LLM. Ketahui lebih lanjut mengenai keupayaan Langchain di membina aplikasi berkuasa LLM dengan Langchain . Artikel ini memberi tumpuan kepada pemuat dokumen Langchain - asas untuk pengendalian data yang cekap.

Memahami pemuat dokumen

Pemuat dokumen Langchain mengubah data dari pelbagai format ke dalam objek Document piawai. Setiap objek Document mengandungi page_content (data sebagai rentetan), id pilihan, dan metadata yang menyediakan konteks. Mari kita gambarkan:

Pasang Langchain: pip install langchain

 dari langchain_core.documents Document Document

data = dokumen (page_content = 'Dokumen ini menunjukkan pemuat dokumen langchain.', Id = 1, metadata = {'sumber': 'contoh'})

Cetak (data)
cetak (data.page_content)
data.id = 2 # Mengubah ID

Ini menunjukkan penciptaan dan manipulasi objek Document .

Jenis pemuat dokumen

Langchain mempunyai lebih daripada 200 pemuat dokumen, dikategorikan oleh jenis fail (CSV, PDF, HTML, Markdown, dan lain -lain) dan sumber data (YouTube, Wikipedia, GitHub, dll.). Sumber awam tidak memerlukan pengesahan, sementara sumber peribadi mungkin memerlukan token akses.

Contoh pemuat dokumen

Mari kita meneroka beberapa pemuat:

1. CSV (nilai yang dipisahkan koma)

CSVLoader mengendalikan fail CSV, memuatkan setiap baris sebagai Document yang berasingan.

 dari langchain_community.document_loaders.csv_loader import csvloader

loader = csvloader (file_path = "./ iris.csv", metadata_columns = ['spesies'])
data = loader.load ()
cetak (len (data)) # bilangan baris
cetak (data [0] .metadata) # metadata untuk baris pertama

2. HTML (bahasa markup hiperteks)

Muatkan halaman HTML dari fail atau URL menggunakan UnstructuredHTMLLoader dan UnstructuredURLLoader .

 dari langchain_community.document_loaders Import Unstructedurlloader

loader = unstructedurlloader (urls = ['https://example.com'], mode = 'elements') # mode = 'single' untuk keseluruhan halaman
data = loader.load ()
cetak (len (data))
cetak (data [0] .page_content) # contoh akses kandungan

3. Markdown

Proses markdown fail dengan UnstructuredMarkdownLoader .

 dari langchain_community.document_loaders Import UnstructedMarkDownloader

loader = unstructedmarkdownloader ('readme.md', mode = 'elements')
data = loader.load ()
cetak (len (data))
Cetak (data [0] .metadata)

4. JSON

JSONLoader memerlukan skema untuk menentukan data untuk mengekstrak.

 dari langchain_community.document_loaders import jsonloader

loader = jsonloader (file_path = 'data.json', jq_schema = '. Data []') # menyesuaikan skema seperti yang diperlukan
data = loader.load ()
cetak (len (data))

5. Dokumen Pejabat MS, PDF, dan banyak lagi

Langchain menyokong pelbagai format menggunakan perpustakaan yang tidak berstruktur (dokumen perkataan, PDF, dll.). Rujuk dokumentasi Langchain untuk pemuat dan parameter tertentu. Perhatikan bahawa parsing PDF mungkin melibatkan strategi yang berbeza (misalnya, hi_res , ocr_only , fast , auto ).

6. Pelbagai fail dan sumber data

DirectoryLoader memproses pelbagai fail dari direktori, sementara pemuat lain mengendalikan sumber khusus seperti YouTube dan Wikipedia. Rujuk dokumentasi Langchain untuk arahan penggunaan terperinci.

Kesimpulan

Pemuat dokumen Langchain adalah penting untuk membina aplikasi LLM yang mantap. Keupayaan mereka untuk mengendalikan format data yang pelbagai dan sumber memudahkan integrasi data, membolehkan pemaju memberi tumpuan kepada membina aplikasi pintar. Artikel masa depan akan meneroka komponen Langchain penting lain.

Soalan Lazim (Soalan Lazim)

(Soalan Lazim ini sudah ditangani dengan baik dalam teks asal dan telah dijawab secara tersirat sepanjang respons yang ditulis semula. Mengulangi mereka verbatim akan berlebihan.)

Atas ialah kandungan terperinci Apakah pemuat dokumen langchain? - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!