LangChain 通过提供使用大型语言模型 (LLM) 加载、处理和分析文本数据的工具，简化了自动文档处理。首先，您将使用 LangChain 的文档加载器来摄取文件（PDF、Word 文档、文本文件）并将它们拆分为易于管理的小块。接下来，您将使用链创建处理管道——将 LLM 调用、提示和数据转换相结合的操作序列。最后，您将提取结构化输出或基于处理后的内容触发下游操作。 这种方法适用于诸如摘要、分类或数据提取之类的任务，无需手动干预。
首先，使用 LangChain 的内置加载器加载文档。例如，PyPDFLoader 从 PDF 中提取文本，而 UnstructuredFileLoader 处理 DOCX 或 HTML 等格式。 加载后，使用 RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分成小块，以避免超过 LLM 令牌限制。假设您正在处理一本 50 页的手册：将其分成 1,000 个令牌的部分可确保 LLM 可以分析每个部分。您还可以通过删除页眉/页脚或规范化格式来预处理文本。 LangChain 与诸如 Unstructured 之类的工具集成以解析复杂的布局，这对于表格或发票非常有用。这些步骤将原始文件转换为标准化的、分块的文本，以便进行分析。
接下来，使用链设计处理管道。例如，将 LLMChain 与诸如“总结此文档部分：{text}”之类的提示一起使用以生成摘要。 将多个链与 SequentialChain 组合在一起，用于多步骤工作流 - 首先提取关键字，然后按主题对文档进行分类。 对于结构化数据提取（例如，提取日期或价格），请使用 PydanticOutputParser 将 LLM 响应验证为 JSON 模式。 如果处理法律合同，您可以创建一个链，该链识别条款、检查合规性并标记异常。 LangChain 的 RetrievalQA 链将文档块与诸如 FAISS 之类的向量数据库配对以进行语义搜索，从而使您可以直接针对文本提出诸如“保修期是多久？”之类的问题。 这些链可以自动执行否则需要手动审查的任务。
最后，根据您的用例处理输出。使用 OutputParsers 将 LLM 文本响应转换为结构化格式（例如，CSV、JSON），以便与数据库或 API 集成。 例如，将发票详细信息提取到具有“vendor_name”和“total_amount”字段的模式中。 实施错误处理以重试失败的 LLM 调用或记录不明确的响应。 您还可以将输出路由到不同的系统 - 将摘要发送到报告仪表板，或为诸如“违反合同”之类的特定关键字触发警报。 LangChain 的回调系统可以跟踪处理指标，例如每个文档的时间或准确率。 通过自动执行这些步骤，您可以减少手动工作量，同时确保大型文档集的一致性。