是的，LangChain 可以处理非结构化数据。 LangChain 旨在处理各种数据类型，包括缺乏预定义格式的非结构化文本（例如，原始文档、电子邮件或社交媒体帖子）。 它提供了加载、分割和转换非结构化数据为适合语言模型 (LLM) 的格式的工具。 例如，LangChain 的文档加载器支持 PDF、HTML 和纯文本等格式，使开发人员能够从各种来源提取原始文本。 加载后，文本分割器将内容分解为易于管理的小块，从而使 LLM 更容易处理长篇或复杂文档。 这种灵活性使 LangChain 能够处理未整齐组织成表格或模式的真实世界数据。
LangChain 通过其文档处理管道处理非结构化数据。 加载原始数据后，开发人员可以使用文本分割器，根据字符限制、语义边界或令牌计数将文档分成多个部分。 例如，将法律合同拆分为条款可确保每个块都保留上下文。 LangChain 还与嵌入模型和向量数据库（例如，FAISS、Chroma）集成，以将非结构化文本转换为数值表示。 这些嵌入支持语义搜索或相似性比较，例如当用户提出技术问题时，在手册中查找相关段落。 此外，LangChain 的链和代理可以将这些步骤（加载、拆分、嵌入和查询）组合到自动化工作流程中，从而简化摘要或问答等任务。
实际用例突出了 LangChain 处理非结构化数据的能力。 例如，开发人员可以构建一个支持聊天机器人，通过分析非结构化常见问题解答或过去的客户电子邮件来回答问题。 LangChain 的 RetrievalQA 链可以从向量存储中检索相关段落，并使用 LLM 生成答案。 另一个用例涉及处理研究论文：加载 PDF，将其拆分为多个部分，并创建一个可搜索的知识库。 虽然 LangChain 在处理文本方面表现出色，但它也可以与用于其他非结构化数据类型（例如，用于语音处理的音频到文本 API）的工具集成。 但是，开发人员可能需要用于非文本数据的其他库，因为 LangChain 的核心重点是面向文本的工作流程。 它的模块化设计允许将专用工具与 LangChain 的 LLM 编排相结合，以实现端到端解决方案。