在Langchain 中的通过提示文档加载类(document_loaders)来实现文档的加载,本文将详细介绍如何通过document_loaders实现txt、markdown、pdf、jpg格式文档的加载。 2. 加载文档 langchain提供了很多文档加载的类,以便进行不同的文件加载,这些类都通过 langchain.document_loaders 引入。 例如:UnstructuredFileLoader(txt文件读...
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='...
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。
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 ➜...
引入langchain from langchain.document_loadersimportUnstructuredWordDocumentLoader,PyPDFium2Loader,DirectoryLoader,PyPDFLoader,TextLoaderimportos pdf文件加载 defload_pdf(directory_path):data=[]forfilenameinos.listdir(directory_path):iffilename.endswith(".pdf"):print(filename)# print the file nameloader...
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") ...
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 ...
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 复制 fromlangchain.document_loadersimportPyPDFLoader loader=PyPDFLoader("docs/cs229_lectures/MachineLearning-Lecture01.pdf")pages=loader.load()# Access...
LangChain作为一个强大的框架,提供了多种文本加载器(Document Loaders),帮助开发者轻松地将各种格式的数据转化为LLM可处理的格式。本文将深入探讨为什么构建LLM应用需要文本加载器,并介绍在langchain中如何使用它们。 为什么需要文本加载器 数据多样性:现实世界中的数据来源广泛且格式多样,包括文本文件、CSV表格、PDF文档...
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...