Charger des fichiers PDF pour le RAG
Pour commencer à mettre en œuvre le Retrieval Augmented Generation (RAG), vous devez d’abord charger les documents auxquels le modèle aura accès. Ces documents peuvent provenir de diverses sources, et LangChain propose des chargeurs de documents pour beaucoup d’entre elles.
Dans cet exercice, vous utiliserez un chargeur de documents pour charger un PDF contenant l’article « Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks » de Lewis et al. (2021). Ce fichier est fourni sous le nom 'rag_paper.pdf'.
Remarque : pypdf, une dépendance nécessaire pour charger des documents PDF dans LangChain, a déjà été installée pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Retrieval Augmented Generation (RAG) avec LangChain
Instructions
- Importez la classe appropriée pour charger des documents PDF dans LangChain.
- Créez un chargeur de document pour le fichier
'rag_paper.pdf'. - Chargez le document en mémoire afin d’afficher le contenu du premier document, ou de la première page.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Import library
from langchain_community.document_loaders import ____
# Create a document loader for rag_paper.pdf
loader = ____
# Load the document
data = ____
print(data[0])