LangChain 支持多种数据格式，以处理构建语言模型应用中的多样化用例。主要格式包括纯文本、结构化数据（如 JSON 和 CSV）、文档（如 PDF 和 HTML）以及数据库连接。这些格式通过内置组件和与外部库的集成进行处理，使开发者能够高效地使用不同的数据源。LangChain 的灵活性确保了与 AI 流水线中常用数据类型的兼容性，同时抽象了底层解析任务。
对于结构化数据，LangChain 提供了处理 JSON、CSV 和数据库记录的工具。JSON 广泛用于 API 和配置文件，LangChain 可以解析嵌套的 JSON 结构以提取文本或元数据供语言模型使用。CSV 文件通过与 pandas 等库的集成进行处理，可以在将表格数据输入模型之前进行过滤或聚合等操作。数据库交互支持通过 ORM 框架（例如 SQLAlchemy）或直接 SQL 查询来实现，允许开发者将行检索为字典或字符串。例如，开发者可以查询 PostgreSQL 表，将结果转换为纯文本提示，并使用 LangChain 的链组件生成摘要。
PDF、HTML 和纯文本文件等非结构化数据格式使用文档加载器进行处理。LangChain 集成了 PyPDF2 用于 PDF 文本提取、Beautiful Soup 用于 HTML 解析以及 Unstructured 库用于 Markdown 或 Word 文档等库。这些工具将文件转换为包含文本内容和元数据的标准化 Document 对象。例如，通过 PyPDF2 解析的 PDF 简历可以分割成不同部分（教育、工作经历），并用于回答关于候选人背景的问题。LangChain 还支持通过 RSS 源或 API 响应获取的基于网络的数据，这些数据通常格式为 JSON 或 XML。通过结合这些集成，开发者可以构建将原始数据转换为结构化提示或语言模型上下文的流水线。