def load_html_file(html_file): loader = UnstructuredHTMLLoader( html_file) docs = loader.load() print(docs[0].page_content[:100]) return docs # 加载json文件 def load_json_file(json_file): docs=None with open(json_file, "r", encoding="utf-8") as f: docs=json.load(f) print("...
from langchain.document_loaders import PDFMinerPDFasHTMLLoader loader = PDFMinerPDFasHTMLLoader("example_data/layout-parser-paper.pdf") data = loader.load()[0] # entire pdf is loaded as a single Document # from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(data.page_content,'html.parser') ...
if uploaded_file is not None: content = uploaded_file.read().decode('utf-8') # st.write(content) file_path = "temp/file.txt" write_text_file(content, file_path) loader = TextLoader(file_path) docs = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0...
loadDocuments("/home/langchain4j/documentation"); 这将加载指定目录下的所有文件。 底层发生了什么? Apache Tika 库被用于检测文档类型并解析它们。由于我们没有显式指定使用哪个 DocumentParser,因此 FileSystemDocumentLoader 将加载 ApacheTikaDocumentParser,该解析器由 langchain4j-easy-rag 依赖通过 SPI 提供。
doc=loader.load_document('your_file.txt') 加载器将把文件的内容和元数据封装到文档对象中。 支持的数据格式 Langchain的文档加载器支持多种数据格式,包括: CSV:从CSV文件加载数据。 文件目录:从文件目录加载数据。 HTML:从HTML文件或网页加载数据。
二、文件目录 File Directory 加载器 这包括如何加载目录中的所有文档。 默认情况下,它使用非结构化加载程序. from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader 我们可以使用 glob 参数来控制要加载的文件。请注意,这里它不加载 .rst 文件或 .html 文件。
指定源进行加载数据的。将特定格式的数据,转换为文本。如 CSV、File Directory、HTML、 JSON、Markdown、PDF。另外使用相关接口处理本地知识,或者在线知识。如 AirbyteJSON Airtable、Alibaba Cloud MaxCompute、wikipedia、BiliBili、GitHub、GitBook 等等。 2.3.2. Text Splitters ...
指定源进行加载数据的。将特定格式的数据,转换为文本。如 CSV、File Directory、HTML、 JSON、Markdown、PDF。另外使用相关接口处理本地知识,或者在线知识。如 AirbyteJSON Airtable、Alibaba Cloud MaxCompute、wikipedia、BiliBili、GitHub、GitBook 等等。 2.3.2. Text Splitters ...
感兴趣的可以看这个文档:https://python.langchain.com/en/latest/modules/agents/tools/examples/chatgpt_plugins.html Chatgpt 只能给官方赚钱,而 Openai API 能给我赚钱 对超长文本进行总结 假如我们想要用 openai api 对一个段文本进行总结,我们通常的做法就是直接发给 api 让他总结。但是如果文本超过了 api ...
load() 3. PyPDFLoader 功能:加载PDF文件,并提取其中的文本内容。 示例代码: from langchain.document_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoader("path/to/your/file.pdf") documents = loader.load() 4. WebBaseLoader 功能:从网页加载内容。这对于需要从互联网收集实时数据的LLM应用特别有用。 示例...