当前,LangChain内置的DirectoryLoader只提供多线程并发(use_multithreading),当使用LangChain的DirectoryLoader来并发读取,读取的文档内容将随机混杂。 from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader loader = DirectoryLoader('../', glob="*.pdf", use_multithreading=True) docs = loader.load() ...
我们可以传递参数silent_errors到DirectoryLoader跳过无法加载的文件并继续加载过程。 loader = DirectoryLoader(path, glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader, silent_errors=True) docs = loader.load() C.自动检测编码 我们也可以使用 TextLoader 自动检测文件编码失败前,通过autodetect_encoding加载相关的加载器类...
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader DirectoryLoader接受一个loader_clskwarg,默认为UnstructuredLoader。Unstructured支持解析多种格式,例如 PDF 和 HTML。这里我们使用它来读取 markdown (.md) 文件 我们可以使用glob参数来控制加载哪些文件。注意这里不是加载.rst文件,也不是.html加载文件。
pdf文件加载 defload_pdf(directory_path):data=[]forfilenameinos.listdir(directory_path):iffilename.endswith(".pdf"):print(filename)# print the file nameloader=PyPDFium2Loader(f'{directory_path}/{filename}')print(loader)data.append(loader.load())returndata word文档加载如,doc或者docx格式 def...
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。
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...
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import FAISS from huggface_hub import hf_hub_download import textwrap import glob 这里需要HuggingFace的API key,如果你没有也不要紧,因为后面我们会使用OPEN AI...
在这里,你可以添加自己的数据。你可以使用任何格式,如 PDF、文本、文档或 CSV。根据你的数据格式,你可以取消/注释以下代码。 # Custom data from langchain.document_loaders import DirectoryLoader pdf_loader = PdfReader(r'Your PDF location') # excel_loader = DirectoryLoader('./Reports/', glob="**/*...
from langchain.document_loadersimport PyPDFDirectoryLoader loader =PyPDFDirectoryLoader("./pdfs/") docs = loader.load() index =VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader]) 索引创建完成后就可以查询了: query="What is the core idea behind the CoOP (context optimization) paper?"index.query(...
在这里,你可以添加自己的数据。你可以使用任何格式,如 PDF、文本、文档或 CSV。根据你的数据格式,你可以取消/注释以下代码。 #Customdata fromlangchain.document_loadersimportDirectoryLoader pdf_loader=PdfReader(r'YourPDFlocation') #excel_loader=DirectoryLoader('./Reports/',glob="/*.txt") ...