[LCC-2] LangChain Document Loaders 이해

LangChain 의 Document Loaders 에 대한 개념 및 패키지, API를 들여다 보자. 

 

개념

LLM은 대규모 언어모델로 언어가 텍스트 또는 음성으로 인풋을 받다. 이때 텍스트는 사용자가 직접 입력한 내용일 수도 있고, 첨부한 문서일 수도 있고, 텍스트가 있는 소스에 접근할 수도 있다.

 

- 다양한 문서 포멧 로딩

- 내용을 축출하기

- 내용을 원하는 단위로 잘 쪼개기

 

문서 종류 와 위치 (170개 가량)

- 파일: text, csv, pdf, markdown, docx, excel, json, ...

- 위치: folder, database, url, ...

- 서비스: youtube, slack, gitbook, github, git, discord, docusaurus, figma, ...

출처: deeplearning.ai

- LangChain의 document loaders 개념 설명

- LangChain의 document loaders 가이드

 

패키지

document_loaders 구현체들 https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/document_loaders/

Document loaders | 🦜️🔗 LangChain

 

langchain 패키지 소스를 보면 document_loaders 패키지가 존재하고, 대부분 langchain_community 패키지 소스를 re-exporting 하고 있다. 

langchain 패키지

 

패키지 및 로더 호출 방법

- 기본 langchain.document_loaders 에서 xxxLoader 를 임포트하여 사용한다. 

//----------
// 예-1)
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
// 또는 from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader

loader = PyPDFLoader(FILE_PATH)
pages = loader.load()

//----------
// 예-2)
from langchain.document_loaders import WebBaseLoader

loader = WebBaseLoader("https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/README.md")
docs = loader.load()
print(docs[0].page_content[:500])

 

API 

API 설명을 살펴보자.

 

- langchain_community 패키지밑으로 구현체가 존재하기에 필요한 경우 다양한 Custom Loader를 만들 수 있다. 

- 추상 클래스 (Abstract Class)은 langchain_core 추상클래스인 BaseLoader를 상속받아 구현한다. 

class BaseLoader(ABC):
  def load(self) -> List[Document]:
      """Load data into Document objects."""
      return list(self.lazy_load())
  def lazy_load(self) -> Iterator[Document]:
      """Custom Loader에서 구현해야 함."""

 

- BaseLoader <- BasePDFLoader <- PyPDFLoader 를 구현한 클래스를 보면 lazy_load 메소드를 구현하고 있다. 

class PyPDFLoader(BasePDFLoader):
    def lazy_load(
        self,
    ) -> Iterator[Document]:
        """Lazy load given path as pages."""
        if self.web_path:
            blob = Blob.from_data(open(self.file_path, "rb").read(), path=self.web_path)  # type: ignore[attr-defined]
        else:
            blob = Blob.from_path(self.file_path)

 - 반환값은 langchain_core의 Document 리스트이고, BaseMedia <- Document 를 통해 항시 기본적으로 접근 가능한 애트리뷰트가 있다. 

    - metadata : 문서 속성 정보

    - page_content : 문서의 내용

class BaseMedia(Serializable):
  id: Optional[str] = None
  metadata: dict = Field(default_factory=dict)
  
class Document(BaseMedia):
  page_content: str
  type: Literal["Document"] = "Document"

 

- GenericLoader 는 다양한 문서를 로드할 수 있다. API 설명의 예제를 참조한다.

 

 

Custom Document Loader 만들기

- LangChain custom loader 가이드를 우선 참조하자.

- 구현 순서

   - BaseLoader를 상속받는다.

   - lazy_load 메서드를 구현한다.

   - alazy_load는 옵션으로 lazy_load로 위임해도 된다. 

- HWPLoader를 구현한 TeddyNote 소스를 참조하자.

 

 

<참조>

API: https://api.python.langchain.com/en/latest/langchain_api_reference.html

 

Source: https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master

GitHub - langchain-ai/langchain: 🦜🔗 Build context-aware reasoning applications

 

Guide: https://python.langchain.com/v0.2/docs/concepts/

Conceptual guide | 🦜️🔗 LangChain

HWPLoader: https://github.com/teddylee777/langchain-teddynote/blob/main/langchain_teddynote/document_loaders/hwp.py

langchain-teddynote/langchain_teddynote/document_loaders/hwp.py at main · teddylee777/langchain-teddynote

- LangChain KR: https://wikidocs.net/253706

01. 도큐먼트(Document) 의 구조