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本指南提供了使用 UnstructuredMarkdown 文档加载器 的快速入门概览。有关所有 __ModuleName__Loader 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。

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概览

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集成详情

类别包本地可序列化JS 支持
UnstructuredMarkdownLoaderlangchain_community❌❌✅

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加载器功能

来源文档延迟加载原生异步支持
UnstructuredMarkdownLoader✅❌

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设置

要访问 UnstructuredMarkdownLoader 文档加载器，您需要安装 langchain-community 集成包和 unstructured python 包。

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凭据

使用此加载器无需凭据。 要启用模型调用的自动化跟踪，请设置您的 LangSmith API 密钥：
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

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安装

安装 langchain_community 和 unstructured 
pip install -qU langchain_community unstructured

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初始化

现在我们可以实例化模型对象并加载文档。 您可以使用两种模式运行加载器：“single”和“elements”。如果使用“single”模式，文档将作为一个 Document 对象返回。如果使用“elements”模式，unstructured 库会将文档拆分为 Title 和 NarrativeText 等元素。您可以在模式后传入额外的 unstructured kwargs 以应用不同的 unstructured 设置。
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader

loader = UnstructuredMarkdownLoader(
    "./example_data/example.md",
    mode="single",
    strategy="fast",
)

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加载

docs = loader.load()
docs[0]

Document(metadata={'source': './example_data/example.md'}, page_content='Sample Markdown Document\n\nIntroduction\n\nWelcome to this sample Markdown document. Markdown is a lightweight markup language used for formatting text. It\'s widely used for documentation, readme files, and more.\n\nFeatures\n\nHeaders\n\nMarkdown supports multiple levels of headers:\n\nHeader 1: # Header 1\n\nHeader 2: ## Header 2\n\nHeader 3: ### Header 3\n\nLists\n\nUnordered List\n\nItem 1\n\nItem 2\n\nSubitem 2.1\n\nSubitem 2.2\n\nOrdered List\n\nFirst item\n\nSecond item\n\nThird item\n\nLinks\n\nOpenAI is an AI research organization.\n\nImages\n\nHere\'s an example image:\n\nCode\n\nInline Code\n\nUse code for inline code snippets.\n\nCode Block\n\n\`\`\`python def greet(name): return f"Hello, {name}!"\n\nprint(greet("World")) \`\`\`')

print(docs[0].metadata)

{'source': './example_data/example.md'}

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延迟加载

page = []
for doc in loader.lazy_load():
    page.append(doc)
    if len(page) >= 10:
        # do some paged operation, e.g.
        # index.upsert(page)

        page = []
page[0]

Document(metadata={'source': './example_data/example.md', 'link_texts': ['OpenAI'], 'link_urls': ['https://www.openai.com'], 'last_modified': '2024-08-14T15:04:18', 'languages': ['eng'], 'parent_id': 'de1f74bf226224377ab4d8b54f215bb9', 'filetype': 'text/markdown', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'example.md', 'category': 'NarrativeText', 'element_id': '898a542a261f7dc65e0072d1e847d535'}, page_content='OpenAI is an AI research organization.')

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加载元素

在此示例中，我们将以 elements 模式加载，它将返回 Markdown 文档中不同元素的列表 
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader

loader = UnstructuredMarkdownLoader(
    "./example_data/example.md",
    mode="elements",
    strategy="fast",
)

docs = loader.load()
len(docs)

29
如您所见，从 example.md 文件中提取了 29 个元素。第一个元素是文档的标题，与预期一致。 
docs[0].page_content

'Sample Markdown Document'

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API 参考

有关所有 UnstructuredMarkdownLoader 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考：python.langchain.com/api_reference/community/document_loaders/langchain_community.document_loaders.markdown.UnstructuredMarkdownLoader.html
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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