НачатьНачать бесплатно

Загрузчики PDF-документов

Чтобы начать реализацию Retrieval Augmented Generation (RAG), сначала нужно загрузить документы, к которым будет обращаться модель. Эти документы могут поступать из самых разных источников, и LangChain поддерживает загрузчики для многих из них.

В этом упражнении вы воспользуетесь загрузчиком документов, чтобы загрузить PDF-файл со статьёй RAG VS Fine-Tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture авторства Balaguer et al. (2024).

Примечание: библиотека pypdf, необходимая для загрузки PDF-документов в LangChain, уже установлена.

Это упражнение является частью курса

Разработка LLM-приложений с помощью LangChain

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте подходящий класс для загрузки PDF-документов в LangChain.
  • Создайте загрузчик документов для файла 'rag_vs_fine_tuning.pdf', который находится в текущем каталоге.
  • Загрузите документ в память и просмотрите содержимое первого документа (страницы).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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])
Редактировать и запускать код