Langchainドキュメントローダーとは何ですか？ - 分析Vidhya

Langchain：LLMデータの読み込みに関する包括的なガイド

大規模な言語モデル（LLM）は、ビジネスに革命をもたらし、革新を促進し、運用効率を高めています。ただし、効果的なLLMアプリケーションを構築するには、データの統合と処理の複雑さを管理するために堅牢なフレームワークが必要です。 LLMアプリケーション開発を合理化するために設計された主要なフレームワークであるLangchainを入力してください。この記事では、Langchainの強力なドキュメントローダーを調査し、多様なソースからのシームレスなデータ統合を可能にします。

Langchain：強力なフレームワーク

Langchainは、LLMアプリケーションライフサイクル全体に包括的なツールスイートを提供します。データの読み込みと分割から埋め込み、検索、出力の解析まで、Langchainは開発を簡素化します。ステートフルなエージェントを構築するための広範な統合とサポートと生産対応アプリケーションにより、LLM開発者にとって最大の選択肢となります。 LANGCHAINを使用してLLMを搭載したアプリケーションを構築するLangchainの機能の詳細をご覧ください。この記事では、Langchainのドキュメントローダー（効率的なデータ処理の基礎）に焦点を当てています。

ドキュメントローダーの理解

Langchainのドキュメントローダーは、データをさまざまな形式から標準化されたDocumentオブジェクトに変換します。各Documentオブジェクトには、 page_content （文字列としてのデータ）、オプションのid 、およびコンテキストを提供するメタデータが含まれます。説明しましょう：

LangChain： pip install langchain

 langchain_core.documentsからインポートドキュメントから

data = document（page_content = 'このドキュメントは、Langchainドキュメントローダーを示しています。

印刷（データ）
print（data.page_content）
data.id = 2＃IDの変更

これはDocumentオブジェクトの作成と操作を示しています。

ドキュメントローダーの種類

Langchainは、ファイルタイプ（CSV、PDF、HTML、マークダウンなど）とデータソース（YouTube、Wikipedia、Githubなど）によって分類される200を超えるドキュメントローダーを誇っています。パブリックソースは認証を必要としませんが、プライベートソースはアクセストークンを必要とする場合があります。

ドキュメントローダーの例

いくつかのローダーを探索しましょう。

1。CSV（コンマ分離値）

CSVLoader CSVファイルを処理し、各行を別のDocumentとしてロードします。

 langchain_community.document_loaders.csv_loaderからcsvloaderをインポートします

loader = csvloader（file_path = "./ iris.csv"、metadata_columns = ['種']）
data = roader.load（）
print（len（data））＃行数
印刷（data [0] .metadata）＃最初の行のメタデータ

2。HTML（ハイパーテキストマークアップ言語）

UnstructuredHTMLLoaderおよびUnstructuredURLLoaderを使用して、ファイルまたはURLからHTMLページをロードします。

 from langchain_community.document_loadersからunstructuredurlloaderをインポートします

Loader = unstructuredurlloader（urls = ['https://example.com']、mode = 'elements'）＃モード= 'シングル'ページ全体
data = roader.load（）
印刷（len（data））
print（data [0] .page_content）＃コンテンツアクセスの例

3。マークダウン

UnstructuredMarkdownLoaderを使用してマークダウンファイルを処理します。

 from langchain_community.document_loadersからunstructuredmarkdownloaderをインポートします

Loader = unstructuredMarkDownloader（ 'readme.md'、mode = 'elements'）
data = roader.load（）
印刷（len（data））
print（data [0] .metadata）

4。Json

JSONLoader 、抽出するデータを指定するためのスキーマを必要とします。

 langchain_community.document_loadersからJsonloaderをインポートします

loader = jsonloader（file_path = 'data.json'、jq_schema = '。data []'）＃必要に応じてスキーマを調整します
data = roader.load（）
印刷（len（data））

5。MSオフィス文書、PDFなど

Langchainは、非構造化ライブラリ（Word Documents、PDFSなど）を使用してさまざまな形式をサポートしています。特定のローダーとパラメーターについては、Langchainドキュメントを参照してください。 PDFの解析には、さまざまな戦略が含まれる場合があります（ hi_res 、 ocr_only 、 fast 、 auto ）。

6.複数のファイルとデータソース

DirectoryLoaderディレクトリから複数のファイルを処理し、他のローダーはYouTubeやWikipediaなどの特殊なソースを処理します。詳細な使用手順については、Langchainドキュメントを参照してください。

結論

Langchainのドキュメントローダーは、堅牢なLLMアプリケーションを構築するために不可欠です。多様なデータ形式とソースを処理する能力により、データ統合が簡素化され、開発者がインテリジェントアプリケーションの構築に集中できるようになります。将来の記事では、他の重要なラングチェーンコンポーネントを探索します。

よくある質問（FAQ）

（これらのFAQは、元のテキスト内ですでによく留められており、書き直された応答を通して暗黙的に回答されています。逐語的に繰り返すことは冗長です。）

以上がLangchainドキュメントローダーとは何ですか？ - 分析Vidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。