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
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 TextLoader loader = TextLoader("./index.md") data = loader.load() print(data) 运行结果 ➜...
Document(page_content='Team: Rangers\n"Payroll (millions)": 120.51\n"Wins": 93', lookup_str='', metadata={'source': './example_data/mlb_teams_2012.csv', 'row': 6}, lookup_index=0), Document(page_content='Team: Orioles\n"Payroll (millions)": 81.43\n"Wins": 93', lookup_str='...
加载PDF 安装依赖 pip install pypdf pip install rapidocr-onnxruntime 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]) # ...
PDFMiner的方式 from langchain.document_loaders import PDFMinerLoader loader = PDFMinerLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf") data = loader.load() 由于输出的html内容可以通过BeautifulSoup进行解析,从而获得有关字体大小、页码、pdf页眉/页脚等更结构化和丰富的信息,因此这有助于将文本在语义上划分为...
1.加载PDFs 让我们从一个常见场景开始:从 PDF 文件加载数据,以下是使用 LangChain 的 PyPDF 加载器实现此目的的方法: 代码语言:python 代码运行次数:3 运行 AI代码解释 fromlangchain.document_loadersimportPyPDFLoader loader=PyPDFLoader("docs/cs229_lectures/MachineLearning-Lecture01.pdf")pages=loader.load...
question_answering import load_qa_chainfrom langchain import HuggingFaceHubfrom langchain.document_loaders import UnstructuredPDFLoader #load pdffrom langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator #vectorize db index with chromadbfrom langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.document_loaders ...
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("./") ...
5 加载PDF 先装包: ! pip install pypdf from langchain.document_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoader("loader.pdf") pages = loader.load_and_split() pages[0] 关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续! 作者简介:魔都架构师,多家大厂后端一线研发经验,在分布式系统设计、数据平台架构和AI应...
from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA import textwrap 之后,我们创建第一个函数来加载 PDF 文件。在这里,你将使用 Langchain 的PyMuPDFLoader阅读 PDF...