C#开发者必学：使用LangChain处理非结构化数据在知识库应用中的实现

引言

在当今数据爆炸的时代，企业知识库中80%的数据都是非结构化的（如PDF、Word、Excel、邮件等）。作为C#开发者，如何高效处理这些数据并将其转化为可查询的知识？本文将介绍如何使用LangChain这一强大框架，在.NET环境中实现非结构化数据的处理和知识库应用开发。

准备工作

环境要求

.NET 6+ SDK
Visual Studio 2022或VS Code
Python 3.8+ (用于运行LangChain服务)
OpenAI API密钥（或其他LLM提供商）

安装必要的NuGet包

代码片段

dotnet add package Microsoft.SemanticKernel --version 1.0.1
dotnet add package LangChain.NET --version 0.1.0

实现步骤

1. 设置LangChain环境

首先我们需要配置LangChain服务端：

代码片段

# langchain_server.py
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

def process_documents(directory_path):
    # 加载文档
    loader = DirectoryLoader(directory_path, glob="**/*.pdf")
    documents = loader.load()

    # 分割文本
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=200
    )
    splits = text_splitter.split_documents(documents)

    # 创建向量存储
    embeddings = OpenAIEmbeddings()
    vectorstore = FAISS.from_documents(splits, embeddings)

    # 保存向量数据库
    vectorstore.save_local("faiss_index")

2. C#客户端实现

在C#中调用LangChain服务的完整示例：

代码片段

// Program.cs
using LangChain.NET;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// 配置LangChain服务
builder.Services.AddLangChain(options =>
{
    options.OpenAIApiKey = builder.Configuration["OpenAI:ApiKey"];
    options.VectorStorePath = Path.Combine(Directory.GetCurrentDirectory(), "faiss_index");
});

var app = builder.Build();

// 知识查询端点
app.MapGet("/query", async (string question, ILangChainService langChain) =>
{
    try 
    {
        // 创建语义内核
        var kernel = Kernel.Builder.Build();

        // 获取相关文档片段
        var memories = await langChain.SearchAsync(question, limit:3);

        // 构建提示词模板
        var promptTemplate = $@"基于以下上下文回答问题:
        {string.Join("\n", memories.Select(m => m.Metadata.Text))}
        问题: {question}
        答案:";

        // 调用LLM生成回答
        var result = await kernel.InvokeSemanticFunctionAsync(promptTemplate);

        return Results.Ok(new { Answer = result.ToString() });
    }
    catch(Exception ex)
    {
        return Results.Problem(ex.Message);
    }
});

app.Run();

3. API调用示例

启动服务后，可以通过以下方式调用：

代码片段

curl -X GET "http://localhost:5000/query?question=什么是公司的报销政策"

响应示例：

代码片段

{
    "answer": "根据公司政策，员工可以在提交有效发票后的30天内申请报销..."
}

关键组件解析

Document Loader（文档加载器）

原理：使用PyPDF2等库解析PDF内容，将二进制文件转为文本
注意：不同文件类型需要不同的loader（如Docx2txt处理Word）

Text Splitter（文本分割器）

最佳实践：
- chunksize根据模型上下文长度调整（GPT-3.5建议1000字符）
- chunkoverlap防止关键信息被切断

Vector Store（向量数据库）

选择建议：
- FAISS：轻量级，适合本地开发
- Pinecone：云服务，适合生产环境

常见问题解决

中文处理效果差
- 解决方案：使用专门的中文文本分割器或调整分块策略

API响应慢

优化建议：

代码片段

// Program.cs中配置缓存
services.AddMemoryCache();
services.Decorate<ILangChainService, CachedLangChainService>();<br>

大文件内存溢出

处理方法：

代码片段

# langchain_server.py中增加参数限制内存使用量：
loader = DirectoryLoader(directory_path, glob="**/*.pdf", max_files=10)<br>

生产环境建议

监控指标

代码片段

// Prometheus监控集成示例
app.UseMetricServer();
app.UseHttpMetrics();

异步处理大文件

代码片段

// BackgroundService实现异步处理队列中的文档任务：
public class DocumentProcessingService : BackgroundService 
{
    protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)
    {
        while (!stoppingToken.IsCancellationRequested) 
        {
            await ProcessNextDocumentAsync(); 
            await Task.Delay(1000, stoppingToken);
        }
    }
}

总结

通过本文我们学习了：
1. LangChain处理非结构化数据的基本流程：加载→分割→嵌入→存储→查询
2. C#与Python混合开发的实用模式
3. .NET中集成AI服务的完整方案

完整项目代码已上传GitHub：[示例仓库链接]

下一步可以尝试：
– [ ] PDF表格内容的特殊处理
– [ ] Azure Cognitive Search集成
– [ ] RAG（检索增强生成）模式优化

希望这篇指南能帮助你在知识库应用中高效利用非结构化数据！