Microsoft Excel
UnstructuredExcelLoader 用于加载 Microsoft Excel 文件。加载器可与 .xlsx 和 .xls 文件一起使用。页面内容将是 Excel 文件的原始文本。如果您在 "elements" 模式下使用加载器，则 Excel 文件的 HTML 表示将可用于文档元数据下的 text_as_html 键。
有关在本地设置 Unstructured 的更多说明（包括设置必需的系统依赖项），请参阅本指南。
%pip install --upgrade --quiet langchain-community unstructured openpyxl
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredExcelLoader
loader = UnstructuredExcelLoader("./example_data/stanley-cups.xlsx", mode="elements")
docs = loader.load()
print(len(docs))
docs
API 参考：UnstructuredExcelLoader
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[Document(page_content='Stanley Cups', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups', 'page_number': 1, 'languages': ['eng'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Title'}),
Document(page_content='\n\n\nTeam\nLocation\nStanley Cups\n\n\nBlues\nSTL\n1\n\n\nFlyers\nPHI\n2\n\n\nMaple Leafs\nTOR\n13\n\n\n', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups', 'page_number': 1, 'text_as_html': '<table border="1" class="dataframe">\n <tbody>\n <tr>\n <td>Team</td>\n <td>Location</td>\n <td>Stanley Cups</td>\n </tr>\n <tr>\n <td>Blues</td>\n <td>STL</td>\n <td>1</td>\n </tr>\n <tr>\n <td>Flyers</td>\n <td>PHI</td>\n <td>2</td>\n </tr>\n <tr>\n <td>Maple Leafs</td>\n <td>TOR</td>\n <td>13</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>', 'languages': ['eng'], 'parent_id': '17e9a90f9616f2abed8cf32b5bd3810d', 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Table'}),
Document(page_content='Stanley Cups Since 67', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups Since 67', 'page_number': 2, 'languages': ['eng'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Title'}),
Document(page_content='\n\n\nTeam\nLocation\nStanley Cups\n\n\nBlues\nSTL\n1\n\n\nFlyers\nPHI\n2\n\n\nMaple Leafs\nTOR\n0\n\n\n', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups Since 67', 'page_number': 2, 'text_as_html': '<table border="1" class="dataframe">\n <tbody>\n <tr>\n <td>Team</td>\n <td>Location</td>\n <td>Stanley Cups</td>\n </tr>\n <tr>\n <td>Blues</td>\n <td>STL</td>\n <td>1</td>\n </tr>\n <tr>\n <td>Flyers</td>\n <td>PHI</td>\n <td>2</td>\n </tr>\n <tr>\n <td>Maple Leafs</td>\n <td>TOR</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>', 'languages': ['eng'], 'parent_id': 'ee34bd8c186b57e3530d5443ffa58122', 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Table'})]
使用 Azure AI 文档智能
Azure AI 文档智能（以前称为
Azure Form Recognizer）是一种基于机器学习的服务，可以从数字或扫描的 PDF、图像、Office 和 HTML 文件中提取文本（包括手写文本）、表格、文档结构（例如标题、章节标题等）和键值对。文档智能支持
JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOCX、XLSX、PPTX和HTML。
使用 Document Intelligence 的加载器的当前实现可以逐页合并内容并将其转换为 LangChain 文档。默认输出格式为 Markdown，可以轻松地与 MarkdownHeaderTextSplitter 联接以进行语义文档分块。您还可以使用 mode="single" 或 mode="page" 以单页或按页分割的文档形式返回纯文本。
先决条件
在以下三个预览区域之一中创建 Azure AI 文档智能资源：**美国东部**、**美国西部 2**、**西欧** - 如果您没有，请按照本文档进行创建。您将在加载器中传递 <endpoint> 和 <key> 作为参数。
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence
from langchain_community.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader
file_path = "<filepath>"
endpoint = "<endpoint>"
key = "<key>"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout"
)
documents = loader.load()