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PDF ドキュメントローダー

RAG（検索拡張生成）の実装を始めるには、まずモデルが参照するドキュメントを読み込む必要があります。ドキュメントはさまざまなソースから取得でき、LangChain はその多くに対応したドキュメントローダーを提供しています。

この演習では、ドキュメントローダーを使用して、Balaguer et al.（2024）による論文RAG VS ファインチューニング：パイプライン、トレードオフ、および農業に関するケーススタディを含むPDFドキュメントを読み込みます。

注意: pypdf は、LangChain で PDF ドキュメントを読み込むために必要な依存ライブラリで、すでにインストール済みです。

この演習はコースの一部です

LangChainを使ったLLMアプリケーション開発

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演習の手順

  • LangChain で PDF ドキュメントを読み込むための適切なクラスをインポートします。
  • 現在のディレクトリにある 'rag_vs_fine_tuning.pdf' ドキュメント用のドキュメントローダーを作成します。
  • ドキュメントをメモリに読み込み、最初のドキュメント、またはページの内容を確認します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import library
from langchain_community.document_loaders import ____

# Create a document loader for rag_vs_fine_tuning.pdf
loader = ____

# Load the document
data = ____
print(data[0])
コードを編集して実行