lookup_str='', metadata={'source': 'Nationals', 'row': 0}, lookup_index=0), Document(page_content='Team: Reds\n"Payroll (millions)": 82.20\n"Wins": 97', lookup_str='', metadata={'source': 'Reds', 'row': 1}, lookup_index=0), Document(page_content='Team: Yankees\n"Payroll...
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 加载Text 编写代码 from langchain_community.document_loaders import...
Document Loader->HTML pages: 用langchain提供的文档加载器获取目标网页的html,如AsyncHtmlLoader, AsyncChromiumLoader等 Document Transformer->Scraped Content: 用langchain提供的文档转换器工具解析HTML中的需要抓取的信息,如HTML2Tex或Beautiful Soup,形成格式化的文本 Document->Vector Storage: 获取的文档可以向量化后...
数据加载器（DocumentLoader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性：page_content（str）和metadata（dict）。page_content是文档的文本内容，metadata是文档的元数据，例如标题、作者、日期等。文本分割器（DocumentSplitter）：文本分割器是一...
LangChain会把pdf文件的每一页内容存储到一个Document实例中。 其他加载器 File Directory、HTML、JSON、Markdown等 自定义加载器 文档加载主要包括以下几个抽象组件: 自定义文档加载器. 一个文档加载器需要继承BaseLoader,并提供了以下几个需要实现的接口来加载文档: ...
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 1. 加载Text 编写代码 from langchain_community.document_loaders import TextLoader loader = TextLoader("./index.md") ...
1)通过 Document Loaders 加载各种不同类型的数据源, 2)通过 Text Splitters 进行文本语义分割 3)通过 Vectorstore 进行非结构化数据的向量存储 4)通过 Retriever 进行文档数据检索 6.1 Document Loaders 文档加载器 LangChain 通过 Loader 加载外部的文档,转化为标准的 Document 类型。Document 类型主要包含两个属性:...
使用Document loaders可以将源中的数据加载为Document。Document由一段文本和相关元数据组成。例如,有用于加载简单.txt文件的,用于加载相对结构化的markdown文件的,用于加载任何网页文本内容,甚至用于加载解析YouTube视频的脚本 同时LangChain还收录了海量的第三方Document loaders,以下是一个使用NotionDBLoader来加载notion da...
2.3.1. Document Loaders 指定源进行加载数据的。将特定格式的数据,转换为文本。如 CSV、File Directory、HTML、 JSON、Markdown、PDF。另外使用相关接口处理本地知识,或者在线知识。如 AirbyteJSON Airtable、Alibaba Cloud MaxCompute、wikipedia、BiliBili、GitHub、GitBook 等等。
在本文中,我将演示如何利用LLaMA 7b和Langchain从头开始创建自己的Document Assistant。 背景知识 1、LangChain LangChain是一个令人印象深刻且免费的框架,它彻底改变了广泛应用的开发过程,包括聊天机器人、生成式问答(GQA)和摘要。通过将来自多个模块的组件无缝链接,LangChain能够使用大部分的llm来创建应用程序。