【AI大模型】数据处理

一、源文档读取

为构建我们的本地知识库，我们需要对以多种类型存储的本地文档进行处理，读取本地文档并通过前文描述的 Embedding 方法将本地文档的内容转化为词向量来构建向量数据库。在本节中，我们以一些实际示例入手，来讲解如何对本地文档进行处理。

二、数据读取

1. PDF 文档

我们可以使用 LangChain 的 PyMuPDFLoader 来读取知识库的 PDF 文件。PyMuPDFLoader 是 PDF 解析器中速度最快的一种，结果会包含 PDF 及其页面的详细元数据，并且每页返回一个文档。

from langchain.document_loaders.pdf import PyMuPDFLoader

# 创建一个 PyMuPDFLoader Class 实例，输入为待加载的 pdf 文档路径
loader = PyMuPDFLoader("../../data_base/knowledge_db/pumkin_book/pumpkin_book.pdf")

# 调用 PyMuPDFLoader Class 的函数 load 对 pdf 文件进行加载
pdf_pages = loader.load()

文档加载后储存在 pages 变量中:

page 的变量类型为 List
打印 pages 的长度可以看到 pdf 一共包含多少页

print(f"载入后的变量类型为：{type(pdf_pages)}，",  f"该 PDF 一共包含 {len(pdf_pages)} 页")

载入后的变量类型为：， 该 PDF 一共包含 196 页

page 中的每一元素为一个文档，变量类型为 langchain_core.documents.base.Document, 文档变量类型包含两个属性

page_content 包含该文档的内容。
meta_data 为文档相关的描述性数据。

pdf_page = pdf_pages[1]
print(f"每一个元素的类型：{type(pdf_page)}.", 
    f"该文档的描述性数据：{pdf_page.metadata}", 
    f"查看该文档的内容:\n{pdf_page.page_content}", 
    sep="\n------\n")

2. MD文档

我们可以以几乎完全一致的方式读入 markdown 文档：

from langchain.document_loaders.markdown import UnstructuredMarkdownLoader

loader = UnstructuredMarkdownLoader("../../data_base/knowledge_db/prompt_engineering/1. 简介 Introduction.md")
md_pages = loader.load()

读取的对象和 PDF 文档读取出来是完