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LLM大模型学习：揭秘LLM应用构建：探究文本加载器的必要性及在LangChain中的运用

news 2025/12/24 6:53:37

构建 LLM 应用为什么需要文本加载器，langchain 中如何使用文本加载器？

在不同的应用场景中需要使用不同的文本内容作为内容的载体，针对不同的类型的文本，langchain 提供了多种文本加载器来帮助我们快速的将文本切片，从而使我们将更多的精力放在主要功能的是线上。下面我们介绍这些 Document loader.

使用文档加载器将源中的数据加载为Document，Document 是一段文本和关联的元数据。例如，有用于加载简单 .txt 文件、加载任何网页的文本内容，甚至用于加载 YouTube 视频的转录的文档加载器。

文档加载器提供了加载方法，用于从配置的源中将数据作为文档加载器。他们还可以选择实现“延迟加载”，以延迟将数据加载到内存中。

加载txt文档

 from langchain_community.document_loaders import TextLoaderloader = TextLoader("./index.md")loader.load()

response:

 [Document(page_content='---\nsidebar_position: 0\n---\n# Document loaders\n\nUse document loaders to load data from a source as `Document`'s. A `Document` is a piece of text\nand associated metadata. For example, there are document loaders for loading a simple `.txt` file, for loading the text\ncontents of any web page, or even for loading a transcript of a YouTube video.\n\nEvery document loader exposes two methods:\n1. "Load": load documents from the configured source\n2. "Load and split": load documents from the configured source and split them using the passed in text splitter\n\nThey optionally implement:\n\n3. "Lazy load": load documents into memory lazily\n', metadata={'source': '../docs/docs/modules/data_connection/document_loaders/index.md'})]

CSV

逗号分隔值（CSV）文件是使用逗号分隔值的分隔文本文件。文件的每一行都是一条数据记录。每条记录由一个或多个字段组成，用逗号分隔。

加载每个文档一行的 CSV 数据

 from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoaderloader = CSVLoader(file_path='./example_data/mlb_teams_2012.csv')data = loader.load()

Response:

 print(data)[Document(page_content='Team: Nationals\n"Payroll (millions)": 81.34\n"Wins": 98', lookup_str='', metadata={'source': './example_data/mlb_teams_2012.csv', 'row': 0}, lookup_index=0), Document(page_content='Team: Reds\n"Payroll (millions)": 82.20\n"Wins": 97', lookup_str='', metadata={'source': './example_data/mlb_teams_2012.csv', 'row': 1}, lookup_index=0), Document(page_content='Team: Yankees\n"Payroll (millions)": 197.96\n"Wins": 95', lookup_str='', metadata={'source': './example_data/mlb_teams_2012.csv', 'row': 2}, lookup_index=0), Document(page_content='Team: Giants\n"Payroll (millions)": 117.62\n"Wins": 94', lookup_str='', metadata={'source': './example_data/mlb_teams_2012.csv', 'row': 3}, lookup_index=0), Document(page_content='Team: Braves\n"Payroll (millions)": 83.31\n"Wins": 94', lookup_str='', metadata={'source': './example_data/mlb_teams_2012.csv', 'row': 4}, lookup_index=0), Document(page_content='Team: Athletics\n"Payroll (millions)": 55.37\n"Wins": 94', lookup_str='', ......]

自定义 CSV 解析和加载

有关支持哪些 csv 参数的更多信息，请参阅 csv 模块文档

 loader = CSVLoader(file_path='./example_data/mlb_teams_2012.csv', csv_args={'delimiter': ',','quotechar': '"','fieldnames': ['MLB Team', 'Payroll in millions', 'Wins']})data = loader.load()

指定用于标识文档源的列

使用该 source_column 参数指定从每一行创建的文档的源。否则 file_path ，将用作从 CSV 文件创建的所有文档的源。

当使用从 CSV 文件加载的文档时，这很有用，因为链使用源来回答问题。

 loader = CSVLoader(file_path='./example_data/mlb_teams_2012.csv', source_column="Team")data = loader.load()

文件目录加载器

DirectoryLoader 加载目录中的所有文档

 from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoaderloader = DirectoryLoader('../', glob="**/*.md")docs = loader.load()

我们可以使用该 glob 参数来控制要加载的文件。请注意，这里它不会加载 .rst 文件或 .html 文件。

显示加载进度条

默认情况下，不会显示文档加载的进度，如果要显示文档加载的进度条，需要安装tqdm，pip install tqdm，并将 show_progress 参数设置为 True 。

 loader = DirectoryLoader('../', glob='**/*.md', show_progress=True)docs = loader.load()

Requirement already satisfied: tqdm in /Users/jon/.pyenv/versions/3.9.16/envs/microbiome-app/lib/python3.9/site-packages (4.65.0)0it [00:00, ?it/s]

使用多线程加载文档

默认情况下，加载文档是单线程的，我们可以使用多线程加载文档提升文档的加载速度，为了利用多线程，我们可以设置use_multithreading=True 来使用多线程加载器。

loader = DirectoryLoader('../', glob="**/*.md", use_multithreading=True)
docs = loader.load()

更改加载程序类

默认情况下会加载器使用UnstructuredLoader类，但是我们也可以很轻松的修改文档加载器的类型.

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
loader = DirectoryLoader('../', glob='**/*.md', loader_cls=TextLoader)
docs = loader.load()

如果需要加载Python代码，我们使用PythonLoader

from langchain_community.document_loaders import PythonLoader
loader = DirectoryLoader('../../../../../', glob="**/*.py", loader_cls=PythonLoader)
docs = loader.load()

文件编码

如果我们加载的目录中文档有多种不同的编码方式，我们在执行load()函数的时候回失败，并显示一条有用的消息，指示哪个文件 example-non-utf8.txt 解码失败。

在默认情况下 TextLoader ，任何未能加载任何文档都将使整个加载过程失败，并且不会加载任何文档。如果要解决部分失败的情况，我们可以使用一下方法：

1、可以将参数silent_errors传递 DirectoryLoader,跳过无法加载的文档，并继续执行加载过程。

loader = DirectoryLoader(path, glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader, silent_errors=True)
docs = loader.load()

2、我们可以配置文档加载器自动检测编码

我们还可以通过将autodetect_encoding 传递给加载器类来要求 TextLoader 在失败之前自动检测文件编码。

text_loader_kwargs={'autodetect_encoding': True}
loader = DirectoryLoader(path, glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader, loader_kwargs=text_loader_kwargs)
docs = loader.load()

HTML loader

我们可以按以下方式去加载一个HTML网页文档

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredHTMLLoader
loader = UnstructuredHTMLLoader("example_data/fake-content.html")
data = loader.load()

使用 BeautifulSoup4 加载 HTML

我们还可以使用 BeautifulSoup4 BSHTMLLoader .这会将 HTML 中的文本提取到 page_content 中，并将页面标题提取为 title metadata

from langchain_community.document_loaders import BSHTMLLoader
loader = BSHTMLLoader("example_data/fake-content.html")
data = loader.load()

JSON格式

JSON（JavaScript 对象表示法）是一种开放的标准文件格式和数据交换格式，它使用人类可读的文本来存储和传输由属性值对和数组（或其他可序列化值）组成的数据对象。JSON 行是一种文件格式，其中每行都是一个有效的 JSON 值。

JSONLoader 使用指定的 jq 模式来解析 JSON 文件。它使用 jq python 包。

#!pip install jq
from langchain_community.document_loaders import JSONLoader
import json
from pathlib import Path
from pprint import pprintfile_path='./example_data/facebook_chat.json'
data = json.loads(Path(file_path).read_text())

如果我们需要提取 json数据中某个字段的数据，可以通过下面的示例轻松提取，JSONLoader

loader = JSONLoader(file_path='',file_path='./example_data/facebook_chat.json',jq_schema='.messages[].content',text_content=False,
)
data = loader.load()

JSON 行文件

如果要从 JSON 行文件加载文档，请传递 json_lines=True 并指定 jq_schema page_content 从单个 JSON 对象中提取。

file_path = './example_data/facebook_chat_messages.jsonl'
pprint(Path(file_path).read_text())

loader = JSONLoader(file_path='./example_data/facebook_chat_messages.jsonl',jq_schema='.content',text_content=False,json_lines=True)data = loader.load()

设置 jq_schema='.' 另一个选项并提供 content_key ：

loader = JSONLoader(file_path='./example_data/facebook_chat_messages.jsonl',jq_schema='.',content_key='sender_name',json_lines=True)data = loader.load()

JSON 中提取元数据

通常，我们希望将JSON文件中可用的元数据包含在我们从内容创建的文档中，

加载Markdown

Markdown 是一种轻量级标记语言，用于使用纯文本编辑器创建格式化文本。

# !pip install unstructured > /dev/null
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader
markdown_path = "../../../../../README.md"
loader = UnstructuredMarkdownLoader(markdown_path)
data = loader.load()

Unstructured 为不同的文本块创建不同的“元素”。默认情况下，我们将这些组合在一起，但可以通过指定 mode="elements" 来轻松保持这种分离。

loader = UnstructuredMarkdownLoader(markdown_path, mode="elements")
data = loader.load()

加载PDF

使用 PyPDF

使用 pypdf 将 PDF 加载到文档数组中，其中每个文档都包含页面内容和带有 page 编号的元数据。

pip install pypdf

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoaderloader = PyPDFLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf")
pages = loader.load_and_split()

这种方法的一个优点是可以使用页码检索文档。

我们想要使用 OpenAIEmbeddings ，所以我们必须获得 OpenAI API 密钥。

import os
import getpassos.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass('OpenAI API Key:')

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddingsfaiss_index = FAISS.from_documents(pages, OpenAIEmbeddings())
docs = faiss_index.similarity_search("How will the community be engaged?", k=2)
for doc in docs:print(str(doc.metadata["page"]) + ":", doc.page_content[:300])

提取PDF中的图像

使用该 rapidocr-onnxruntime 包，我们也可以将图像提取为文本：

pip install rapidocr-onnxruntime
loader = PyPDFLoader("https://arxiv.org/pdf/2103.15348.pdf", extract_images=True)
pages = loader.load()
pages[4].page_content

使用MathPix

from langchain_community.document_loaders import MathpixPDFLoader
loader = MathpixPDFLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf")
data = loader.load()

使用非结构化

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredPDFLoader
loader = UnstructuredPDFLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf")
data = loader.load()

保留元素

UnstructuredPDFLoader为不同的文本块创建不同的“元素“,默认情况下，我们将这些组合在一起，但您可以通过指定 mode="elements" 来轻松保持这种分离。

loader = UnstructuredPDFLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf", mode="elements")
data = loader.load()

使用非结构化方式获取远程 PDF

很多时候我们需要读取远程网络的pdf文件并解析以加载到我们下游使用的文档格式，所有其他 PDF 加载器也可用于获取远程 PDF，但这是 OnlinePDFLoader 旧功能，专门用于 UnstructuredPDFLoader . // todo

from langchain_community.document_loaders import OnlinePDFLoader
loader = OnlinePDFLoader("https://arxiv.org/pdf/2302.03803.pdf")
data = loader.load()

使用 PyPDFium2

from langchain_community.document_loaders import PyPDFium2Loader
loader = PyPDFium2Loader("example_data/layout-parser-paper.pdf")
data = loader.load()

使用 PDFMiner

from langchain_community.document_loaders import PDFMinerLoader
loader = PDFMinerLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf")
data = loader.load()

使用 PDFMiner 生成 HTML 文本

使用 PDFMiner 生成 HTML 文本有助于在语义上将文本分块。可以通过解析输出html内容BeautifulSoup 来获取有关字体大小、页码、PDF 页眉/页脚等的更结构化和丰富的信息。

from langchain_community.document_loaders import PDFMinerPDFasHTMLLoader
loader = PDFMinerPDFasHTMLLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf")
data = loader.load()[0]   # entire PDF is loaded as a single Document

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(data.page_content,'html.parser')
content = soup.find_all('div')

总结

本文主要介绍了 langchain 中已经提供的文本加载器 txt, csv, pdf,markdown,html,json ，以及基本的使用方式和使用场景。这些不同类型的文本加载器加载完成文本后 langchain 都统一为 Document 对象，提供 embedding-model 使用。

如果你有特殊的文本类型，那基本的思路就是： 将文本拆分 -> 切片（langchain Document） -> 向量化 -> 向量存储

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如何学习AI大模型？

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加载txt文档

CSV

加载每个文档一行的 CSV 数据

自定义 CSV 解析和加载

指定用于标识文档源的列

文件目录加载器

显示加载进度条

使用多线程加载文档

更改加载程序类

文件编码

HTML loader

使用 BeautifulSoup4 加载 HTML

JSON格式

JSON 行文件

JSON 中提取元数据

加载Markdown

加载PDF

使用 PyPDF

提取PDF中的图像

使用MathPix

使用非结构化

保留元素

使用非结构化方式获取远程 PDF

使用 PyPDFium2

使用 PDFMiner

使用 PDFMiner 生成 HTML 文本

总结

如何学习AI大模型？

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