Microsoft PowerPoint 集成

使用 LangChain Python 与 Microsoft PowerPoint 文档加载器集成。

Microsoft PowerPoint 是微软公司开发的演示文稿程序。

本文介绍如何将 Microsoft PowerPoint 文档加载为我们可在下游使用的文档格式。

有关在本地设置 Unstructured 的更多说明（包括设置所需的系统依赖项），请参阅 Unstructured。

# 安装包
pip install unstructured
pip install python-magic
pip install python-pptx

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredPowerPointLoader

loader = UnstructuredPowerPointLoader("./example_data/fake-power-point.pptx")

data = loader.load()

data

[Document(page_content='添加项目符号幻灯片\n\n查找项目符号幻灯片布局\n\n使用 _TextFrame.text 添加第一个项目符号\n\n使用 _TextFrame.add_paragraph() 添加后续项目符号\n\n这里有很多文本！\n\n这里是文本框中的一些文本！', metadata={'source': './example_data/fake-power-point.pptx'})]

保留元素

在底层，Unstructured 会为不同的文本块创建不同的“元素”。默认情况下我们会将它们合并在一起，但您可以通过指定 mode="elements" 轻松保留这种分离。

loader = UnstructuredPowerPointLoader(
    "./example_data/fake-power-point.pptx", mode="elements"
)

data = loader.load()

data[0]

Document(page_content='添加项目符号幻灯片', metadata={'source': './example_data/fake-power-point.pptx', 'category_depth': 0, 'file_directory': './example_data', 'filename': 'fake-power-point.pptx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_number': 1, 'languages': ['eng'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation', 'category': 'Title'})

使用 Azure AI 文档智能

Azure AI 文档智能（原名 Azure 表单识别器）是一种基于机器学习的服务，可从数字或扫描的 PDF、图像、Office 和 HTML 文件中提取文本（包括手写内容）、表格、文档结构（例如标题、章节标题等）和键值对。

文档智能支持 PDF、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOCX、XLSX、PPTX 和 HTML。

当前使用 文档智能 的加载器实现可以按页整合内容，并将其转换为 LangChain 文档。默认输出格式为 Markdown，可轻松与 MarkdownHeaderTextSplitter 链式结合，用于语义文档分块。您也可以使用 mode="single" 或 mode="page" 来返回单页的纯文本或按页分割的文档。

先决条件

一个位于以下三个预览区域之一的 Azure AI 文档智能资源：美国东部、美国西部 2、西欧——如果您还没有，请按照此文档创建一个。您需要将 <endpoint> 和 <key> 作为参数传递给加载器。

pip install -qU  langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence

from langchain_community.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader

file_path = "<文件路径>"
endpoint = "<端点>"
key = "<密钥>"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout"
)

documents = loader.load()

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