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Microsoft Word 是微软开发的文字处理软件。
本文介绍如何将 Word 文档加载到可供下游使用的文档格式中。

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使用 Docx2txt

使用 Docx2txt 加载 .docx 文件为文档。 
pip install -qU  docx2txt

from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader

loader = Docx2txtLoader("./example_data/fake.docx")

data = loader.load()

data

[Document(page_content='Lorem ipsum dolor sit amet.', metadata={'source': './example_data/fake.docx'})]

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使用 unstructured

有关在本地设置 Unstructured 的更多说明（包括设置必需的系统依赖项），请参阅 Unstructured。 
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredWordDocumentLoader

loader = UnstructuredWordDocumentLoader("example_data/fake.docx")

data = loader.load()

data

[Document(page_content='Lorem ipsum dolor sit amet.', metadata={'source': 'example_data/fake.docx'})]

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保留元素

在底层，Unstructured 会为不同的文本块创建不同的“元素”。默认情况下我们会将它们合并在一起，但您可以通过指定 mode="elements" 轻松保留这种分离。 
loader = UnstructuredWordDocumentLoader("./example_data/fake.docx", mode="elements")

data = loader.load()

data[0]

Document(page_content='Lorem ipsum dolor sit amet.', metadata={'source': './example_data/fake.docx', 'category_depth': 0, 'file_directory': './example_data', 'filename': 'fake.docx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'languages': ['por', 'cat'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document', 'category': 'Title'})

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使用 Azure AI 文档智能

Azure AI 文档智能（原名 Azure 表单识别器）是一项基于机器学习的服务，可从数字或扫描的 PDF、图像、Office 和 HTML 文件中提取文本（包括手写内容）、表格、文档结构（例如标题、章节标题等）以及键值对。 文档智能支持 PDF、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOCX、XLSX、PPTX 和 HTML。
当前使用 文档智能 的加载器实现可以按页合并内容并将其转换为 LangChain 文档。默认输出格式为 Markdown，可轻松与 MarkdownHeaderTextSplitter 链式结合，用于语义文档分块。您也可以使用 mode="single" 或 mode="page" 来返回单页纯文本或按页分割的文档。

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先决条件

一个位于以下三个预览区域之一的 Azure AI 文档智能资源：美国东部、美国西部 2、西欧——如果您还没有，请按照此文档创建一个。您需要将 <endpoint> 和 <key> 作为参数传递给加载器。 pip install -qU langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence 
from langchain_community.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader

file_path = "<filepath>"
endpoint = "<endpoint>"
key = "<key>"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
    api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout"
)

documents = loader.load()
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