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AI Agents · Lección

Cargadores y analizadores de documentos

Use cargadores de LlamaHub para más de 200 tipos de fuentes y analizadores que conserven la estructura —tablas y encabezados—.

Cargadores y analizadores de documentos es una lección gratuita de AI Agents en CoddyKit. Esta es la lección 1 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AI Agents, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.

Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.

LlamaIndex frente a LangChain

LlamaIndex (antes GPT-Index) es el otro gran framework de agentes. Se centra en RAG y en agentes orientados a documentos.

Ventajas: abstracciones más limpias para los tipos de índices, mejor análisis de PDF y documentos estructurados, y opciones avanzadas para la síntesis de respuestas.

Install

# pip install llama-index
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

Easiest Path: SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader('./docs').load_data()
print(f'{len(documents)} documents')
print(documents[0].text[:200])

LlamaHub

LlamaHub es un registro comunitario con más de 200 cargadores de datos:

# pip install llama-index-readers-notion
from llama_index.readers.notion import NotionPageReader
reader = NotionPageReader(integration_token='...')
docs = reader.load_data(database_ids=['db-id'])

LlamaParse para PDF

LlamaParse es el analizador de PDF de referencia: gestiona tablas, diseños con varias columnas y fórmulas matemáticas:

# pip install llama-parse
from llama_parse import LlamaParse
parser = LlamaParse(result_type='markdown', api_key='...')
docs = parser.load_data('handbook.pdf')

Las tablas son difíciles

Los analizadores de PDF estándar destrozan las tablas. LlamaParse las extrae como tablas Markdown adecuadas, algo fundamental para documentos financieros y científicos.

Web Loaders

from llama_index.readers.web import SimpleWebPageReader
docs = SimpleWebPageReader().load_data(['https://example.com'])

Database Loaders

from llama_index.readers.database import DatabaseReader
reader = DatabaseReader(sql_database=SQLDatabase(engine))
docs = reader.load_data(query='SELECT * FROM articles')

Metadatos de documentos

Cada Document tiene metadatos que puede usar para filtrar y citar:

doc = documents[0]
print(doc.text)
print(doc.metadata)
# {'file_name': 'handbook.pdf', 'page_label': '1'}

Añadir metadatos personalizados

Enriquezca los documentos después de cargarlos:

for doc in documents:
    doc.metadata['department'] = 'engineering'
    doc.metadata['last_reviewed'] = '2024-08'

Excluir metadatos del LLM

Algunos metadatos solo sirven para filtrar, no para que los vea el LLM:

doc.excluded_llm_metadata_keys = ['internal_id', 'file_path']
# LLM still sees the text, but not those keys.

Carga asíncrona

Muchos cargadores admiten asincronía para lotes grandes:

docs = await reader.aload_data(['url1', 'url2', 'url3'])

Ventaja de LlamaParse

¿Por qué es conocido LlamaParse?

Repaso

SimpleDirectoryReader para empezar rápidamente, LlamaHub para fuentes SaaS y LlamaParse para archivos PDF complejos. Document.metadata es su aliado.

Preguntas frecuentes

¿La lección «Cargadores y analizadores de documentos» es gratis?

Sí — el texto completo de «Cargadores y analizadores de documentos» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AI Agents, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Cargadores y analizadores de documentos»?

Use cargadores de LlamaHub para más de 200 tipos de fuentes y analizadores que conserven la estructura —tablas y encabezados—. Practicas AI Agents con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar AI Agents?

No se requiere experiencia previa. AI Agents en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 1 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Cargadores y analizadores de documentos»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AI Agents?

Sí. Cada lección de AI Agents incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

Todas las lecciones de este curso

  1. Cargadores y analizadores de documentos
  2. La jerarquía de índices: vectorial, arbórea y de palabras clave
  3. Motores de consulta y síntesis de respuestas
  4. Estrategia de descomposición en subpreguntas
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