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UnstructuredExcelLoader 用于加载 Microsoft Excel 文件。该加载器支持 .xlsx 和 .xls 文件。页面内容将是 Excel 文件的原始文本。如果在 "elements" 模式下使用加载器，Excel 文件的 HTML 表示将在文档元数据的 text_as_html 键下可用。 请参阅 Unstructured 以获取有关在本地设置 Unstructured 的更多说明，包括设置所需的系统依赖项。 
pip install -qU langchain-community unstructured openpyxl

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredExcelLoader

loader = UnstructuredExcelLoader("./example_data/stanley-cups.xlsx", mode="elements")
docs = loader.load()

print(len(docs))

docs

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[Document(page_content='Stanley Cups', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups', 'page_number': 1, 'languages': ['eng'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Title'}),
 Document(page_content='\n\n\nTeam\nLocation\nStanley Cups\n\n\nBlues\nSTL\n1\n\n\nFlyers\nPHI\n2\n\n\nMaple Leafs\nTOR\n13\n\n\n', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups', 'page_number': 1, 'text_as_html': '<table border="1" class="dataframe">\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>Team</td>\n      <td>Location</td>\n      <td>Stanley Cups</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <td>Blues</td>\n      <td>STL</td>\n      <td>1</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <td>Flyers</td>\n      <td>PHI</td>\n      <td>2</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <td>Maple Leafs</td>\n      <td>TOR</td>\n      <td>13</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>', 'languages': ['eng'], 'parent_id': '17e9a90f9616f2abed8cf32b5bd3810d', 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Table'}),
 Document(page_content='Stanley Cups Since 67', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups Since 67', 'page_number': 2, 'languages': ['eng'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Title'}),
 Document(page_content='\n\n\nTeam\nLocation\nStanley Cups\n\n\nBlues\nSTL\n1\n\n\nFlyers\nPHI\n2\n\n\nMaple Leafs\nTOR\n0\n\n\n', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups Since 67', 'page_number': 2, 'text_as_html': '<table border="1" class="dataframe">\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>Team</td>\n      <td>Location</td>\n      <td>Stanley Cups</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <td>Blues</td>\n      <td>STL</td>\n      <td>1</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <td>Flyers</td>\n      <td>PHI</td>\n      <td>2</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <td>Maple Leafs</td>\n      <td>TOR</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>', 'languages': ['eng'], 'parent_id': 'ee34bd8c186b57e3530d5443ffa58122', 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Table'})]

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使用 Azure AI 文档智能

Azure AI Document Intelligence（以前称为 Azure Form Recognizer）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）、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 Document Intelligence 的加载器实现可以按页面合并内容并将其转换为 LangChain 文档。默认输出格式是 Markdown，可以轻松与 MarkdownHeaderTextSplitter 链接以进行语义文档分块。您还可以使用 mode="single" 或 mode="page" 来返回单页的纯文本或按页面拆分的文档。

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先决条件

在 3 个预览区域之一（East US、West US2、West Europe）中拥有 Azure AI Document Intelligence 资源 - 如果您没有，请按照此文档创建一个。您将把 <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 = "<filepath>"
endpoint = "<endpoint>"
key = "<key>"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout"
)

documents = loader.load()
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