大家好，我是学生大使 Jambo。这个系列的目标是做出一个根据资料回答问题的机器人，那么从资料源中提取文本信息就是一件必要的事。但我们的资料源格式是多样的，比如 PDF、Word、HTML、PPT 等等，甚至有的资料源来自于网络，这些格式都不能直接提取出文本，但好在 Python 有很多第三方库可以帮助我们提取文本信息，并且 LangChain 也帮我们整合到了一起，我们只需要调用 LangChain 的接口就可以了。
我在公开网络上找到了一份 PDF 格式的合同，我们就以这份合同为例，介绍一下如何提取文本信息。
文本提取
LangChain 针对 PDF 包含了许多第三方库，比如 PyPDF2、PyPDFium2、PDFMiner 等等，这里我们以 PyPDF2 为例，介绍一下如何提取文本信息。
pip install pypdf
我们使用 PyPDFLoader 来加载 PDF 文件，然后调用 load 方法就可以得到文本信息了。PDF 的读取器会将 PDF 文件中的每一页转换成一段文本，然后将这些文本段组成一个列表返回。
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
loader = PyPDFLoader("./contract.pdf")
documents = loader.load()
文本分割
但仅仅是按页进行分割，仍然是不够的，因为一页中仍然包含了太多的字数，如果将来将这些文本放在 prompt 的上下文中，会占据大量的 token，而这些文本对于当下所问的问题不一定都是有用的，所以我们需要将这些文本再进行分割。
LangChain 提供了几种分割器，可以分割代码、段落、Markdown 标题。这里我们使用 RecursiveCharacterTextSplitter ，他会把文本按照字符进行分割，直到每个文本段的长度足够小。它默认的分割列表是 ["\n\n", "\n", " ", ""]，这样它可以尽可能把段落、句子或单词放在一起。
其中 chunk_size 限制了每段文本的最大长度。chunk_overlap 则是两个文本段之间的重叠长度，如果一个段落实在太长而被强制分割成了两段，那么这两段之间就会有一段重叠的文本，这样可以保证上下文的连贯性。
它还有个参数 length_function，用来计算文本的长度，默认是 len。如果你想按照 token 的数量来分割，那么可以结合 tiktoken 库来使用。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
这样我们就很容易的得到了一个文本列表，而不用考虑具体的分割细节了。
当然，这里只是简单的带大家了解一下 LangChain 的文本提取功能，还有其他很多格式和对应的细节没有介绍到，比如 Word、HTML、PPT 等等，如果你想了解更多，还是要自己去看看官方的文档。
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