从多源融合文档：使用LangChain合并加载器的指南

# 从多源融合文档：使用LangChain合并加载器的指南

在数据驱动的世界中，处理和分析数据并不总是来自单一来源。通常，我们需要从多个文档中提取信息，以便全面了解一个主题或进行复杂的数据分析。本文将介绍如何使用LangChain的各种文档加载器来合并多个来源的数据，使得数据处理变得更加高效和简便。

## 1. 引言

在现代数据分析中，我们经常需要从多个文档中提取有价值的信息。这些文档可能以不同的格式存在，并分布在网络各处。合并这些文档的能力使得我们可以更快速地获得全面的资料。LangChain提供了一组强大的工具，可以方便地从不同来源加载数据，并将其合并。在这篇文章中，我们将探索如何使用LangChain的`WebBaseLoader`和`PyPDFLoader`来实现这一目的。

## 2. 使用LangChain加载器

### 2.1 WebBaseLoader

`WebBaseLoader`是LangChain提供的一个加载器，用于从网络上加载文档。例如，我们可以从GitHub上加载一个Markdown文件。

```python
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

loader_web = WebBaseLoader(
    "https://github.com/basecamp/handbook/blob/master/37signals-is-you.md"
)

2.2 PyPDFLoader

同样，PyPDFLoader可以帮助我们加载本地或远程的PDF文件。这在处理大量文档时特别有用。