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LangChain源码分析（八）- Document加载器

news 2025/10/4 7:04:29

What - 什么是文档加载器？

文档加载器（Document Loaders）是LangChain框架中用于从各种数据源加载文档内容的核心组件。它们就像是AI应用的"消化系统"，负责将原始的、各种格式的数据"消化"成AI模型能够理解和处理的格式。

具体来说，文档加载器的主要功能是：

从不同的数据源（如PDF、Word文档、网页、数据库等）读取数据
将读取的数据转换为LangChain的Document对象
为每个文档添加元数据（如来源、创建时间等）
支持懒加载（Lazy Loading），避免一次性加载大量数据导致内存溢出

Why - 为什么需要文档加载器？

想象一下，如果你是一位图书管理员，需要处理来自不同渠道的书籍（纸质书、电子书、音频书等），并且要让这些书籍能够被读者快速检索和使用。你肯定需要一套标准化的处理流程，将这些不同格式的书籍转换为统一的管理格式。

同样，在AI应用开发中，我们面临以下挑战：

1. 数据源多样化

现实世界中的数据格式千差万别：

结构化数据：数据库、CSV文件
半结构化数据：JSON、XML文件
非结构化数据：PDF文档、Word文档、网页、电子邮件等

2. 数据处理标准化

AI模型需要统一格式的输入，文档加载器提供了一个标准化的接口，将各种格式的数据转换为LangChain的Document对象。

3. 内存和性能优化

对于大型文档集合，一次性加载所有数据会消耗大量内存。文档加载器支持懒加载，可以按需加载数据，优化内存使用。

4. 元数据管理

在处理文档时，保留来源信息、创建时间等元数据对于后续的检索和处理非常重要。

How - 文档加载器如何工作？

核心架构

核心组件详解

1. Document类

Document是LangChain中表示文档的基本数据结构，包含：

page_content: 文档的实际内容（字符串）
metadata: 文档的元数据（字典）
id: 文档的唯一标识符（可选）

2. Blob类

Blob（Binary Large Object）表示原始数据，可以是：

从内存中的字符串或字节数据创建
从文件路径引用创建
包含MIME类型、编码等信息

3. BaseLoader基类

所有文档加载器的抽象基类，定义了标准接口：

load(): 同步加载所有文档
lazy_load(): 懒加载，逐个产生文档
aload(): 异步加载
load_and_split(): 加载并分割文档

4. BlobLoader抽象类

专门用于加载原始数据的抽象类，定义了yield_blobs()方法。

5. BaseBlobParser抽象类

用于解析Blob对象为Document对象，包含lazy_parse()和parse()方法。

使用示例

基础使用

from langchain_core.document_loaders import BaseLoader
from langchain_core.documents import Documentclass MyCustomLoader(BaseLoader):def __init__(self, file_path: str):self.file_path = file_pathdef lazy_load(self):with open(self.file_path, encoding="utf-8") as f:content = f.read()yield Document(page_content=content,metadata={"source": self.file_path})# 使用加载器
loader = MyCustomLoader("example.txt")
documents = loader.load()