Google Drive는 Google에서 개발한 파일 저장 및 동기화 서비스입니다.
이 노트북은 Google Drive에서 문서를 로드하는 방법을 다룹니다. 현재는 Google Docs만 지원됩니다.

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사전 요구사항

  1. Google Cloud 프로젝트를 생성하거나 기존 프로젝트를 사용합니다
  2. Google Drive API를 활성화합니다
  3. 데스크톱 앱용 자격 증명 승인
  4. pip install -U google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib

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🧑 Google Docs 데이터 수집 지침

환경 변수 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS를 빈 문자열("")로 설정합니다. 기본적으로 GoogleDriveLoader는 credentials.json 파일이 ~/.credentials/credentials.json에 위치할 것으로 예상하지만, credentials_path 키워드 인자를 사용하여 구성할 수 있습니다. token.json도 마찬가지입니다 - 기본 경로: ~/.credentials/token.json, 생성자 매개변수: token_path. GoogleDriveLoader를 처음 사용할 때 사용자 인증을 위해 브라우저에 동의 화면이 표시됩니다. 인증 후 token.json이 제공된 경로 또는 기본 경로에 자동으로 생성됩니다. 또한 해당 경로에 이미 token.json이 있는 경우 인증을 요청하지 않습니다. GoogleDriveLoader는 Google Docs 문서 ID 목록 또는 폴더 ID에서 로드할 수 있습니다. URL에서 폴더 및 문서 ID를 얻을 수 있습니다: 
pip install -qU langchain-google-community[drive]

from langchain_google_community import GoogleDriveLoader

loader = GoogleDriveLoader(
    folder_id="1yucgL9WGgWZdM1TOuKkeghlPizuzMYb5",
    token_path="/path/where/you/want/token/to/be/created/google_token.json",
    # Optional: configure whether to recursively fetch files from subfolders. Defaults to False.
    recursive=False,
)

docs = loader.load()
folder_id를 전달하면 기본적으로 document, sheet 및 pdf 타입의 모든 파일이 로드됩니다. file_types 인자를 전달하여 이 동작을 수정할 수 있습니다 
loader = GoogleDriveLoader(
    folder_id="1yucgL9WGgWZdM1TOuKkeghlPizuzMYb5",
    file_types=["document", "sheet"],
    recursive=False,
)

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선택적 File Loader 전달하기

Google Docs 및 Google Sheets 이외의 파일을 처리할 때 GoogleDriveLoader에 선택적 file loader를 전달하는 것이 유용할 수 있습니다. file loader를 전달하면 Google Docs 또는 Google Sheets MIME 타입이 없는 문서에 해당 file loader가 사용됩니다. 다음은 file loader를 사용하여 Google Drive에서 Excel 문서를 로드하는 예제입니다. 
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredFileIOLoader
from langchain_google_community import GoogleDriveLoader

file_id = "1x9WBtFPWMEAdjcJzPScRsjpjQvpSo_kz"
loader = GoogleDriveLoader(
    file_ids=[file_id],
    file_loader_cls=UnstructuredFileIOLoader,
    file_loader_kwargs={"mode": "elements"},
)

docs = loader.load()

docs[0]
다음 패턴을 사용하여 파일과 Google Docs/Sheets가 혼합된 폴더를 처리할 수도 있습니다: 
folder_id = "1asMOHY1BqBS84JcRbOag5LOJac74gpmD"
loader = GoogleDriveLoader(
    folder_id=folder_id,
    file_loader_cls=UnstructuredFileIOLoader,
    file_loader_kwargs={"mode": "elements"},
)

docs = loader.load()

docs[0]

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확장 사용법

외부(비공식) 컴포넌트가 Google Drive의 복잡성을 관리할 수 있습니다: langchain-googledrive 이것은 langchain_community.document_loaders.GoogleDriveLoader와 호환되며 대신 사용할 수 있습니다. 컨테이너와 호환되도록 인증은 환경 변수 GOOGLE_ACCOUNT_FILE을 사용하여 자격 증명 파일(사용자 또는 서비스용)을 지정합니다. 
pip install -qU  langchain-googledrive

folder_id = "root"
# folder_id='1yucgL9WGgWZdM1TOuKkeghlPizuzMYb5'

# Use the advanced version.
from langchain_googledrive.document_loaders import GoogleDriveLoader

loader = GoogleDriveLoader(
    folder_id=folder_id,
    recursive=False,
    num_results=2,  # Maximum number of file to load
)
기본적으로 다음 mime-type을 가진 모든 파일을 Document로 변환할 수 있습니다.
  • text/text
  • text/plain
  • text/html
  • text/csv
  • text/markdown
  • image/png
  • image/jpeg
  • application/epub+zip
  • application/pdf
  • application/rtf
  • application/vnd.google-apps.document (GDoc)
  • application/vnd.google-apps.presentation (GSlide)
  • application/vnd.google-apps.spreadsheet (GSheet)
  • application/vnd.google.colaboratory (Notebook colab)
  • application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation (PPTX)
  • application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document (DOCX)
이를 업데이트하거나 사용자 정의할 수 있습니다. GDriveLoader의 문서를 참조하세요. 단, 해당 패키지가 설치되어 있어야 합니다. 
pip install -qU  unstructured

for doc in loader.load():
    print("---")
    print(doc.page_content.strip()[:60] + "...")

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인증 Identity 로드하기

Google Drive Loader에서 수집한 각 파일에 대한 승인된 identity를 Document별 metadata와 함께 로드할 수 있습니다. 
from langchain_google_community import GoogleDriveLoader

loader = GoogleDriveLoader(
    folder_id=folder_id,
    load_auth=True,
    # Optional: configure whether to load authorized identities for each Document.
)

doc = loader.load()
load_auth=True를 전달하여 Google Drive 문서 액세스 identity를 metadata에 추가할 수 있습니다. 
doc[0].metadata

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확장 metadata 로드하기

각 Document의 metadata 내에서 다음 추가 필드도 가져올 수 있습니다:
  • full_path - Google Drive에서 파일의 전체 경로
  • owner - 파일의 소유자
  • size - 파일의 크기
from langchain_google_community import GoogleDriveLoader

loader = GoogleDriveLoader(
    folder_id=folder_id,
    load_extended_matadata=True,
    # Optional: configure whether to load extended metadata for each Document.
)

doc = loader.load()
load_extended_matadata=True를 전달하여 Google Drive 문서의 확장 세부 정보를 metadata에 추가할 수 있습니다. 
doc[0].metadata

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검색 패턴 사용자 정의하기

Google list() API와 호환되는 모든 매개변수를 설정할 수 있습니다. Google 요청의 새로운 패턴을 지정하려면 PromptTemplate()을 사용할 수 있습니다. 프롬프트의 변수는 생성자에서 kwargs로 설정할 수 있습니다. 일부 사전 형식화된 요청이 제안됩니다({query}, {folder_id} 및/또는 {mime_type} 사용): 파일을 선택하는 기준을 사용자 정의할 수 있습니다. 미리 정의된 필터 세트가 제안됩니다:
templatedescription
gdrive-all-in-folderfolder_id에서 모든 호환 파일 반환
gdrive-query모든 드라이브에서 query 검색
gdrive-by-name이름이 query인 파일 검색
gdrive-query-in-folderfolder_id에서 query 검색 (recursive=true인 경우 하위 폴더 포함)
gdrive-mime-type특정 mime_type 검색
gdrive-mime-type-in-folderfolder_id에서 특정 mime_type 검색
gdrive-query-with-mime-type특정 mime_type으로 query 검색
gdrive-query-with-mime-type-and-folder특정 mime_type과 folder_id에서 query 검색
loader = GoogleDriveLoader(
    folder_id=folder_id,
    recursive=False,
    template="gdrive-query",  # Default template to use
    query="machine learning",
    num_results=2,  # Maximum number of file to load
    supportsAllDrives=False,  # GDrive `list()` parameter
)
for doc in loader.load():
    print("---")
    print(doc.page_content.strip()[:60] + "...")
패턴을 사용자 정의할 수 있습니다. 
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate

loader = GoogleDriveLoader(
    folder_id=folder_id,
    recursive=False,
    template=PromptTemplate(
        input_variables=["query", "query_name"],
        template="fullText contains '{query}' and name contains '{query_name}' and trashed=false",
    ),  # Default template to use
    query="machine learning",
    query_name="ML",
    num_results=2,  # Maximum number of file to load
)
for doc in loader.load():
    print("---")
    print(doc.page_content.strip()[:60] + "...")
변환은 Markdown 형식으로 다음을 관리할 수 있습니다:
  • bullet
  • link
  • table
  • titles
링크를 내보내려면 return_link 속성을 True로 설정하세요.

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GSlide 및 GSheet의 모드

매개변수 mode는 다양한 값을 허용합니다:
  • “document”: 각 문서의 본문 반환
  • “snippets”: 각 파일의 설명 반환 (Google Drive 파일의 metadata에 설정됨)
매개변수 gslide_mode는 다양한 값을 허용합니다:
  • “single” : <PAGE BREAK>가 있는 하나의 문서
  • “slide” : 슬라이드당 하나의 문서
  • “elements” : 각 요소에 대해 하나의 문서
loader = GoogleDriveLoader(
    template="gdrive-mime-type",
    mime_type="application/vnd.google-apps.presentation",  # Only GSlide files
    gslide_mode="slide",
    num_results=2,  # Maximum number of file to load
)
for doc in loader.load():
    print("---")
    print(doc.page_content.strip()[:60] + "...")
매개변수 gsheet_mode는 다양한 값을 허용합니다:
  • "single": 행당 하나의 문서 생성
  • "elements" : markdown 배열과 <PAGE BREAK> 태그가 있는 하나의 문서
loader = GoogleDriveLoader(
    template="gdrive-mime-type",
    mime_type="application/vnd.google-apps.spreadsheet",  # Only GSheet files
    gsheet_mode="elements",
    num_results=2,  # Maximum number of file to load
)
for doc in loader.load():
    print("---")
    print(doc.page_content.strip()[:60] + "...")

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고급 사용법

모든 Google File은 metadata에 ‘description’이 있습니다. 이 필드는 문서의 요약이나 다른 인덱싱된 태그를 저장하는 데 사용할 수 있습니다 (lazy_update_description_with_summary() 메서드 참조). mode="snippet"을 사용하면 본문에 설명만 사용됩니다. 그렇지 않으면 metadata['summary']에 해당 필드가 있습니다. 때때로 파일 이름에서 일부 정보를 추출하거나 특정 기준으로 일부 파일을 선택하기 위해 특정 필터를 사용할 수 있습니다. 필터를 사용할 수 있습니다. 때때로 많은 문서가 반환됩니다. 모든 문서를 동시에 메모리에 보관할 필요는 없습니다. 메서드의 lazy 버전을 사용하여 한 번에 하나의 문서를 가져올 수 있습니다. 재귀 검색 대신 복잡한 쿼리를 사용하는 것이 좋습니다. recursive=True를 활성화하면 각 폴더에 대해 쿼리를 적용해야 합니다. 
import os

loader = GoogleDriveLoader(
    gdrive_api_file=os.environ["GOOGLE_ACCOUNT_FILE"],
    num_results=2,
    template="gdrive-query",
    filter=lambda search, file: "#test" not in file.get("description", ""),
    query="machine learning",
    supportsAllDrives=False,
)
for doc in loader.load():
    print("---")
    print(doc.page_content.strip()[:60] + "...")
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