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Commencez avec les chargeurs de documents LangChain : un guide étape par étape

Akira Sakamoto
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Akira Sakamoto

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Bienvenue dans le monde des chargeurs de documents LangChain ! Si vous êtes intrigué par les avancées des modèles de langage et que vous êtes impatient d'explorer de nouveaux outils qui peuvent améliorer vos applications, vous êtes au bon endroit. Dans ce guide complet, nous éluciderons les mystères des chargeurs de documents LangChain et vous montrerons comment ils peuvent changer la donne dans vos applications de modèles de langage.

Qu'est-ce que LangChain?

Avant de plonger dans les détails des chargeurs de documents LangChain, prenons du recul et comprenons ce qu'est LangChain. LangChain est une application d'intelligence artificielle créative qui vise à résoudre les limitations des modèles de langage tels que GPT-3.

L'approche unique de LangChain pour structurer les documents en fait un choix privilégié des développeurs et des chercheurs. Il propose une suite d'outils qui aident à structurer les documents pour une utilisation facile avec les applications de modèles de langage (LLM). Ces outils comprennent des chargeurs de documents, des séparateurs de texte, des magasins de vecteurs et des récupérateurs.

Les chargeurs de documents sont responsables du chargement des documents dans le système LangChain. Ils gèrent différents types de documents, y compris les PDF, et les convertissent en un format pouvant être traité par le système LangChain. Ce processus comprend plusieurs étapes, notamment l'ingestion des données, la compréhension du contexte et le perfectionnement. Mais que sont exactement ces chargeurs de documents et comment fonctionnent-ils ? Décortiquons cela :

Qu'est-ce que les chargeurs de documents LangChain?

Dans LangChain, un document est une structure simple avec deux champs :

  1. page_content (chaîne) : Ce champ contient le texte brut du document.

  2. metadata (dictionnaire) : Ce champ stocke des métadonnées supplémentaires sur le texte, telles que l'URL source, l'auteur ou toute autre information pertinente.

Par exemple, considérons un document texte intitulé "sample.txt" avec le contenu suivant :

Bienvenue dans LangChain ! Ceci est un exemple de document pour comprendre les chargeurs de documents.

En utilisant le TextLoader, le contenu du fichier texte peut être chargé dans un document de la manière suivante :

from langchain.document_loaders import TextLoader
 
# Charger les données texte à partir d'un fichier en utilisant TextLoader
loader = TextLoader("./data/sample.txt")
document = loader.load()

Après le chargement, la structure du document ressemblerait à ceci :

{
  "page_content": "Bienvenue dans LangChain ! Ceci est un exemple de document pour comprendre les chargeurs de documents.",
  "metadata": {}
}

Types de chargeurs de documents dans LangChain

LangChain propose trois principaux types de chargeurs de documents :

  1. Chargeurs de transformation : Ces chargeurs gèrent différents formats d'entrée et les transforment en format de document. Par exemple, considérez un fichier CSV intitulé "data.csv" avec des colonnes pour "nom" et "âge". En utilisant le CSVLoader, vous pouvez charger les données CSV dans des documents :
from langchain.document_loaders import CSVLoader
 
# Charger les données à partir d'un fichier CSV en utilisant CSVLoader
loader = CSVLoader("./data/data.csv")
documents = loader.load()
 
# Accéder au contenu et aux métadonnées de chaque document
for document in documents:
    contenu = document.page_content
    métadonnées = document.metadata
 
    # Traiter le contenu et les métadonnées
    # ...
}

Chaque ligne du fichier CSV sera transformée en un document distinct avec les valeurs respectives de "nom" et "âge".

  1. Chargeurs de jeux de données ou services publics : LangChain propose des chargeurs pour les sources publiques populaires, permettant une récupération rapide et la création de documents. Par exemple, le WikipediaLoader peut charger du contenu depuis Wikipedia :
from langchain.document_loaders import WikipediaLoader
 
# Charger le contenu depuis Wikipedia en utilisant WikipediaLoader
loader = WikipediaLoader("Machine_learning")
document = loader.load()

Le WikipediaLoader récupère le contenu de la page Wikipedia spécifiée ("Machine_learning") et le charge dans un document.

  1. Chargeurs de jeux de données ou services propriétaires : Ces chargeurs sont conçus pour gérer des sources propriétaires qui peuvent nécessiter une authentification ou une configuration supplémentaire. Par exemple, un chargeur pourrait être créé spécifiquement pour charger des données à partir d'une base de données interne ou d'une API avec un accès propriétaire.

En fournissant différents types de chargeurs de documents, LangChain permet le chargement de données provenant de diverses sources dans des documents normalisés, facilitant l'intégration transparente de données diverses dans le système LangChain.

Cas d'utilisation des chargeurs de documents LangChain

Maintenant que nous avons compris la théorie derrière les chargeurs de documents LangChain, passons à la pratique avec du code. Dans cette section, nous vous guiderons à travers quelques cas d'utilisation qui démontrent comment utiliser les chargeurs de documents LangChain dans vos applications LLM.

Exemple 1 : Créer des index avec les chargeurs de documents LangChain

Illustrons le rôle des chargeurs de documents dans la création d'index avec des exemples concrets :

Étape 1. Découpage Considérez un long article sur l'apprentissage automatique. Le chargeur de documents divise l'article en morceaux plus petits, tels que des paragraphes ou des phrases. Chaque morceau devient une unité d'information pouvant être indexée et traitée individuellement. Par exemple :

Article original :

Introduction à l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle...

[...]

Document découpé :

Morceau 1 : Introduction à l'apprentissage automatique
Morceau 2 : L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle...
[...]

Étape 2. Vectorisations Le chargeur de documents transforme chaque morceau du document en une vectorisation, une représentation numérique de son sens sémantique. Par exemple :

Morceau original : "L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle..."

Vectorisation : [0.2, 0.7, -0.5, ...]

Étape 3. Chaînes Les embeddings sont organisés en chaînes, qui représentent des séquences de chunks liés. Les chaînes capturent le flux et le contexte dans le document. Par exemple:

Chaîne: [Embedding1, Embedding2, Embedding3, ...]

Étape 4. Vecteurs de mémoire Les vecteurs de mémoire sont générés en fonction des chaînes et des embeddings. Ils fournissent un contexte supplémentaire et des informations aux modèles de langage. Par exemple :

Vecteur de mémoire : [0.5, -0.3, 0.1, ...]

En créant des index à l'aide des Document Loaders, LangChain offre les avantages suivants :

  1. Accès efficace : Avec l'index, les modèles de langage peuvent accéder rapidement à des fragments spécifiques du document, ce qui permet un traitement et une analyse efficaces.

  2. Compréhension du contexte : L'index structuré aide les modèles de langage à comprendre le contexte et les relations entre différentes parties du document. Ils peuvent comprendre comment les concepts se connectent et se référer à des informations précédentes.

  3. Amélioration des performances : Les documents indexés permettent une récupération et un traitement plus rapides des informations, ce qui se traduit par des performances améliorées et une réduction des coûts de calcul.

  4. Facilité d'utilisation améliorée : L'index structuré fournit un cadre bien organisé que les développeurs et les chercheurs peuvent facilement naviguer et utiliser dans leurs applications de modèles de langage.

Exemple 2 : Ingestion de données avec les chargements de documents LangChain

Les chargements de documents LangChain excellent dans l'ingestion de données, vous permettant de charger des documents à partir de différentes sources dans le système LangChain. Par exemple, supposons que vous ayez un fichier texte nommé "sample.txt" contenant des données textuelles. Vous pouvez utiliser TextLoader pour charger les données dans LangChain :

from langchain.document_loaders import TextLoader
 
# Charger les données textuelles à partir d'un fichier en utilisant TextLoader
loader = TextLoader("./data/sample.txt")
document = loader.load()

Dans cet exemple, TextLoader charge le contenu du fichier texte et renvoie un objet Document. Vous pouvez ensuite accéder au champ page_content du Document pour travailler avec les données chargées.

Exemple 3 Compréhension du contexte avec les chargements de documents LangChain

Les chargements de documents LangChain améliorent la compréhension du contexte en analysant les documents et en extrayant des informations pertinentes. Prenons l'exemple d'un fichier CSV nommé "sample.csv" contenant des données sous forme tabulaire. Vous pouvez utiliser CSVLoader pour charger et extraire les données du fichier CSV :

from langchain.document_loaders import CSVLoader
 
# Charger les données à partir d'un fichier CSV en utilisant CSVLoader
loader = CSVLoader("./data/sample.csv")
documents = loader.load()
 
# Accéder au contenu et aux métadonnées de chaque document
for document in documents:
    contenu = document.page_content
    métadonnées = document.metadata
 
    # Traiter le contenu et les métadonnées
    # ...

Dans cet exemple, CSVLoader lit le fichier CSV et renvoie une liste d'objets Document, chacun représentant une ligne du CSV. Vous pouvez accéder aux champs page_content et metadata de chaque Document pour travailler avec les données chargées et les métadonnées associées.

Exemple 4 : Ajustement fin avec les chargements de documents LangChain

Les chargements de documents LangChain contribuent également au processus d'ajustement fin des modèles de langage. Par exemple, supposons que vous ayez un DataFrame Pandas nommé dataframe contenant des données structurées. Vous pouvez utiliser PandasDataFrameLoader pour charger les données dans LangChain :

from langchain.document_loaders import PandasDataFrameLoader
 
# Charger les données à partir d'un DataFrame Pandas en utilisant PandasDataFrameLoader
loader = PandasDataFrameLoader(dataframe)
documents = loader.load()
 
# Accéder au contenu et aux métadonnées de chaque document
for document in documents:
    contenu = document.page_content
    métadonnées = document.metadata
 
    # Ajuster le modèle en utilisant le contenu et les métadonnées
    # ...

Dans cet exemple, PandasDataFrameLoader prend le DataFrame en entrée et renvoie une liste d'objets Document. Vous pouvez accéder aux champs page_content et metadata de chaque Document pour ajuster finement le modèle de langage en utilisant les données chargées.

Ces exemples montrent comment les chargements de documents LangChain fonctionnent en pratique. Ils gèrent le chargement de documents à partir de différentes sources, améliorent la compréhension du contexte grâce à l'analyse et facilitent le processus d'ajustement fin. En exploitant ces chargements, vous pouvez structurer efficacement les documents pour les modèles de langage et maximiser le potentiel de la plateforme LangChain.

Applications réelles des chargements de documents LangChain

Examinons quelques cas d'utilisation potentiels du monde réel pour les chargements de documents LangChain.

Construire une application ChatGPT pour les PDF avec LangChain

En plus du chargement et de l'analyse des fichiers PDF, LangChain peut être utilisé pour construire une application ChatGPT spécifiquement adaptée aux documents PDF. En combinant le chargement de PDF de LangChain avec les capacités de ChatGPT, vous pouvez créer un système puissant qui interagit avec les PDF de différentes manières. Voici un exemple de construction d'une application ChatGPT pour les PDF en utilisant LangChain :

  • Étape 1 : Charger le PDF en utilisant PyPDFLoader

    from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
 
loader = PyPDFLoader("./pdf_files/SpaceX_NASA_CRS-5_PressKit.pdf")
pages = loader.load_and_split()

  • Étape 2 : Initialiser le modèle et le tokenizer ChatGPT

    from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3ChatLM
 
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3.5-turbo")
model = GPT3ChatLM.from_pretrained("gpt3.5-turbo")

  • Étape 3 : Traiter chaque page du PDF et générer des réponses

    for page in pages:
    contenu = page.page_content
 
    réponse = model.generate(
        contenu,
        max_length=50,
        num_return_sequences=1,
        temperature=0.7
    )
 
    print(réponse.choices[0].text)

Avec cette application ChatGPT pour les PDF, vous pouvez explorer plusieurs possibilités telles que :

  • Générer des résumés, fournissant des aperçus concis du contenu des PDF.
  • Répondre à des questions, extraire des informations des PDF en fonction de requêtes utilisateur.
  • Engager des conversations, permettant aux utilisateurs d'interagir avec le contenu PDF.

En exploitant le chargeur de PDF dans LangChain et les capacités avancées de GPT-3.5 Turbo, vous pouvez créer des applications interactives et intelligentes qui fonctionnent parfaitement avec les fichiers PDF.

Note: Assurez-vous d'installer les bibliothèques et les modèles requis avant d'exécuter le code.

Construire une application ChatGPT pour les transcriptions YouTube avec LangChain

En plus du chargement et de l'analyse des fichiers PDF, LangChain peut également être utilisé pour construire une application ChatGPT pour analyser et résumer les transcriptions YouTube. En combinant le chargeur YouTube de LangChain avec les capacités de ChatGPT, vous pouvez créer un système puissant qui interagit avec les vidéos YouTube sous la forme de transcriptions textuelles. Voici un exemple de construction d'une application ChatGPT pour les transcriptions YouTube en utilisant LangChain:

  • Étape 1: Charger et analyser la transcription YouTube en utilisant le YoutubeLoader

    from langchain.document_loaders import YoutubeLoader
 
# Utilisez le YoutubeLoader pour charger et analyser la transcription d'une vidéo YouTube
loader = YoutubeLoader.from_youtube_url("https://www.youtube.com/watch?v=O5nskjZ_GoI", add_video_info=True)
video = loader.load()

  • Étape 2: Initialiser le modèle ChatGPT et le tokenizer

    from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3ChatLM
 
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3.5-turbo")
model = GPT3ChatLM.from_pretrained("gpt3.5-turbo")

  • Étape 3: Traiter la transcription YouTube et générer des réponses

    transcript = video.page_content
 
response = model.generate(
    transcript,
    max_length=50,
    num_return_sequences=1,
    temperature=0.7
)
 
print(response.choices[0].text)

Avec cette application ChatGPT pour les transcriptions YouTube, vous pouvez explorer diverses possibilités telles que :

  • Analyser le contenu vidéo: Extraire des idées clés, des thèmes ou des sentiments à partir de la transcription d'une vidéo YouTube.
  • Résumer le contenu vidéo: Générer des résumés concis des points principaux ou des enseignements de la vidéo.
  • Répondre aux questions: Répondre aux questions des utilisateurs en fonction des informations présentes dans la transcription de YouTube.

En exploitant le chargeur YouTube dans LangChain et les capacités avancées de GPT-3.5 Turbo, vous pouvez créer des applications interactives et intelligentes qui analysent et interagissent avec les transcriptions des vidéos YouTube.

Construire une application ChatGPT pour le contenu d'un site web avec LangChain

En plus du chargement des fichiers PDF et des transcriptions YouTube, LangChain prend également en charge le chargement et l'indexation de sites web entiers de manière efficace en utilisant le chargeur de Sitemap. En combinant le chargeur Sitemap de LangChain avec les capacités de ChatGPT, vous pouvez créer une application ChatGPT qui interagit avec le contenu de n'importe quel site web. Voici un exemple de construction d'une application ChatGPT pour le contenu d'un site web en utilisant LangChain:

  • Étape 1: Charger et analyser les pages du site web en utilisant le SitemapLoader

    from langchain.document_loaders.sitemap import SitemapLoader
 
# Utilisez le SitemapLoader pour charger et analyser les pages d'un site web
loader = SitemapLoader("https://docs.chainstack.com/sitemap.xml")
documents = loader.load()

  • Étape 2: Initialiser le modèle ChatGPT et le tokenizer

    from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3ChatLM
 
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3.5-turbo")
model = GPT3ChatLM.from_pretrained("gpt3.5-turbo")

  • Étape 3: Traiter les pages du site web et générer des réponses

    for document in documents:
    content = document.page_content
    
    response = model.generate(
        content,
        max_length=50,
        num_return_sequences=1,
        temperature=0.7
    )
    
    print(response.choices[0].text)

Avec cette application ChatGPT pour le contenu d'un site web, vous pouvez explorer diverses possibilités telles que :

  • Fournir des informations: Obtenir des détails spécifiques, des instructions ou des explications à partir des pages du site web.
  • Répondre aux questions: Répondre aux questions des utilisateurs en fonction du contenu trouvé sur le site web.
  • Engager des conversations: Créer des interactions dynamiques avec les utilisateurs en utilisant le contenu du site web comme contexte.

En exploitant le chargeur de Sitemap dans LangChain et les capacités avancées de GPT-3.5 Turbo, vous pouvez créer des applications interactives et intelligentes qui extraient des informations et interagissent avec le contenu de n'importe quel site web.

Conclusion

En conclusion, les chargeurs de documents LangChain sont un composant essentiel de la suite LangChain, offrant des capacités puissantes pour les applications de modèles de langage. Grâce aux chargeurs de documents, vous pouvez gérer efficacement l'ingestion de données, améliorer la compréhension du contexte et rationaliser le processus de fine-tuning.

Avec les définitions, les explications et le code d'exemple des cas d'utilisation que nous fournissons ci-dessus, vous pouvez certainement commencer à exploiter LangChain pour rationaliser le traitement de vos données, optimiser les performances du modèle et débloquer de nouvelles possibilités en traitement du langage naturel.

FAQ

Qu'est-ce que LangChain ?

LangChain est un outil avancé pour travailler avec des modèles de langage tels que GPT. LangChain simplifie le développement et l'utilisation de modèles de langage, les rendant plus accessibles et plus efficaces. LangChain permet aux développeurs et aux chercheurs de créer, d'optimiser et de déployer des modèles de langage de manière efficace.

LangChain est-il un langage de programmation ?

Non, LangChain n'est pas un langage de programmation. C'est une plate-forme qui prend en charge et améliore les applications de modèles de langage.

Qu'est-ce que les chargeurs de documents LangChain ?

Les chargeurs de documents LangChain sont des outils qui créent des documents à partir de diverses sources. Ils permettent aux utilisateurs de charger des données sous forme de documents à partir d'une source configurée.