默认情况下，SimpleDirectoryReader是可以处理各种类型文件的，但是，在处理一些PDF等特殊格式的文件时并不能很好地识别内容文本，它连格式文本也一起读了进来，这并不是我们想要的。

但是目前也没有一个好的内置的Reader能正确读取PDF的内容文本，只能自己来实现。

LlamaIndex自己提供了一个开源免费版的parser：liteparse，但是为了他家付费的Reader，他并没有将这个parser封装成一个Reader，这里我们就可以自己封装这个Reader。

首先引入这个python包：

pip install liteparse

然后实现Reader：

from datetime import datetime
from typing import Any, Iterable

from liteparse import LiteParse
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, Document
from llama_index.core.readers.base import BaseReader

# 继承BaseReader
class PDFReader(BaseReader):
    """
    using liteparse to parse PDF files
    """
    def lazy_load_data(self, *args: Any, **load_kwargs: Any) -> Iterable[Document]:
        documents = []
        # 实例化一个liteparser，用于把pdf文件的内容文本读取出来
        parser = LiteParse()
        # 其实args是一个path和tuple
        for path in args:
	        # 读取文本内容
            result = parser.parse(str(path))
            # 生成document
            document = Document(
                name=path.name,
                text=result.text,
                metadata={
                    "author": "Kurt Johnson",
                    "file_type": "application/pdf",
                    "file_path": str(path),
                    "file_name": path.name,
                    "creation_date": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
                    "last_modified_date": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
                }
            )
            documents.append(document)
        return documents

测试使用这个Reader:

if __name__ == '__main__':
	# 实例一个pdf reader
    parser = PDFReader()
    # 设置pdf类型文件的reader
    pdf_file_extractor = {".pdf": parser}
    reader = SimpleDirectoryReader("./data", file_extractor=pdf_file_extractor)
    # 开始处理文件
    documents = reader.load_data()
    for document in documents:
        print(f'{document.metadata['file_name']} - {document.metadata['file_type']}')
        print('-' * 80)
        print(document.text)
        print('-' * 80)
        print('\n')

默认情况下会有报错的日志，虽然并不影响运行，但是可以解决掉：

  1. 下载相应的文件
https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/main/eng.traineddata
https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/main/chi_sim.traineddata
  1. 把这两个文件放进~/.tesseract-rs/tessdata目录