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Microsoft PowerPoint 是微软公司开发的演示文稿程序。
本文档介绍如何将 Microsoft PowerPoint 文档加载到可供下游使用的文档格式中。 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='Adding a Bullet Slide\n\nFind the bullet slide layout\n\nUse _TextFrame.text for first bullet\n\nUse _TextFrame.add_paragraph() for subsequent bullets\n\nHere is a lot of text!\n\nHere is some text in a text box!', metadata={'source': './example_data/fake-power-point.pptx'})]

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保留元素

在底层，Unstructured 为不同的文本块创建不同的“元素”。默认情况下，我们将这些元素组合在一起，但您可以通过指定 mode="elements" 轻松地保留这种分离。 
loader = UnstructuredPowerPointLoader(
    "./example_data/fake-power-point.pptx", mode="elements"
)

data = loader.load()

data[0]

Document(page_content='Adding a Bullet Slide', 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'})

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使用 Azure AI 文档智能

Azure AI 文档智能（前身为 Azure 表单识别器）是一项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）以及键值对。 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面整合内容并将其转换为 LangChain 文档。默认输出格式为 Markdown，可以轻松地与 MarkdownHeaderTextSplitter 链接以进行语义文档分块。您也可以使用 mode="single" 或 mode="page" 来返回单页或按页分割的文档中的纯文本。

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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 = "<filepath>"
endpoint = "<endpoint>"
key = "<key>"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout"
)

documents = loader.load()
将这些文档连接到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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