Microsoft Word
Microsoft Word 是微软开发的一款文字处理器。
这涵盖了如何将 Word
文档加载到我们可以下游使用的文档格式中。
使用 Docx2txt
使用 Docx2txt
将 .docx 加载到文档中。
%pip install --upgrade --quiet docx2txt
from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader
loader = Docx2txtLoader("./example_data/fake.docx")
data = loader.load()
data
[Document(page_content='Lorem ipsum dolor sit amet.', metadata={'source': './example_data/fake.docx'})]
使用 Unstructured
请参阅 本指南,了解有关在本地设置 Unstructured 的更多说明,包括设置所需的系统依赖项。
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredWordDocumentLoader
loader = UnstructuredWordDocumentLoader("example_data/fake.docx")
data = loader.load()
data
[Document(page_content='Lorem ipsum dolor sit amet.', metadata={'source': 'example_data/fake.docx'})]
保留元素
在后台,Unstructured 为不同的文本块创建不同的“元素”。默认情况下,我们将它们组合在一起,但您可以通过指定 mode="elements"
轻松地保持这种分离。
loader = UnstructuredWordDocumentLoader("./example_data/fake.docx", mode="elements")
data = loader.load()
data[0]
Document(page_content='Lorem ipsum dolor sit amet.', metadata={'source': './example_data/fake.docx', 'category_depth': 0, 'file_directory': './example_data', 'filename': 'fake.docx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'languages': ['por', 'cat'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document', 'category': 'Title'})
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
的加载程序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
链接以进行语义文档分块。您还可以使用 mode="single"
或 mode="page"
以单个页面或按页面拆分的文档返回纯文本。
先决条件
在以下三个预览区域之一中拥有 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 创建一个。您将把 <endpoint>
和 <key>
作为参数传递给加载程序。
%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()