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本笔记本提供了快速入门 UnDatasIO 文档加载器 的概述。UnDatasIO 支持高效加载和解析各种文档格式，包括 PDF、PNG、PNG、JPG、JPEG 和 JFIF，具有文档延迟加载和原生异步支持等功能，所有这些都通过 UnDatasIO 的安全云 API 实现。这些功能使处理后的数据为生成式 AI 工作流（如 RAG）做好准备。 有关所有功能和配置的详细文档，请参阅官方 API 参考。

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概述

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加载器功能

来源文档延迟加载原生异步支持
UnDatasIOLoader✅✅

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设置

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凭据

UnDatasIO 需要 API 令牌。 在 undatas.io 生成一个免费令牌，并在下面的单元格中设置它： 
import getpass
import os

if "UNDATASIO_TOKEN" not in os.environ:
    os.environ["UNDATASIO_TOKEN"] = getpass.getpass(
        "Enter your UnDatasIO API token: "
    )

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安装

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正常安装

运行本笔记本的其余部分需要以下包。 
# 安装包，与 API 分区兼容
pip install langchain-undatasio

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初始化

UnDatasIOLoader 支持通过 UnDatasIO 云 API 进行单文件上传和解析。 
from langchain_undatasio import UnDatasIOLoader

loader = UnDatasIOLoader(
    token=os.environ["UNDATASIO_TOKEN"],
    file_path="demo.pdf"
)

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加载

docs = loader.load()
docs[0]

Document(
    metadata={'source': 'demo.pdf', 'task_id': 't1', 'file_id': 'f1'},
    page_content='Growing a Tail: Increasing Output Diversity in Large Language Models\n\nAuthors: Michal Shur-Ofry1, Bar Horowitz-Amsalem1†, Adir Rahamim2, Yonatan Belinkov2*\n\nAffiliations:\n\n1Law Faculty, Hebrew University of Jerusalem; Jerusalem, Israel.\n\n2Faculty of Computer Science, Technion – I'
)

print(docs[0].page_content[:300])

Growing a Tail: Increasing Output Diversity in Large Language Models

Authors: Michal Shur-Ofry1, Bar Horowitz-Amsalem1†, Adir Rahamim2, Yonatan Belinkov2*

Affiliations:

1Law Faculty, Hebrew University of Jerusalem; Jerusalem, Israel.

2Faculty of Computer Science, Technion – I

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延迟加载

UnDatasIOLoader 支持延迟加载，以实现内存高效的迭代。 
pages = []
for doc in loader.lazy_load():
    pages.append(doc)

pages[0]

Document(
    metadata={'source': 'demo.pdf', 'task_id': 't1', 'file_id': 'f1'},
    page_content='Growing a Tail: Increasing Output Diversity in Large Language Models\n\nAuthors: Michal Shur-Ofry1, Bar Horowitz-Amsalem1†, Adir Rahamim2, Yonatan Belinkov2*\n\nAffiliations:\n\n1Law Faculty, Hebrew University of Jerusalem; Jerusalem, Israel.\n\n2Faculty of Computer Science, Technion – I'
)

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另请参阅

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