重点关注按照字符递归拆分的方式 RecursiveCharacterTextSplitter ,这种方式会将语义最相关的文本片段放在一起。 文本嵌入 嵌入包含两个方法,一个用于嵌入文档,接受多个文本作为输入;一个用于嵌入查询,接受单个文本。文档中示例使用了OpenAI的嵌入模型text-embedding-ada-002,但提供了很多第三方嵌入模型集成可以按需查看。 需...
首先,我们将摄取并索引 Ray 文档,以便能够快速找到搜索查询的相关段落: # Load the Ray docs using the LangChain loader loader = RecursiveUrlLoader("docs.ray.io/en/master/") docs = loader.load() # Split docs into sentences using LangChain splitter chunks = text_splitter.create_documents( [doc....
Feature request When using asynchronous loading the RecursiveUrlLoader, it would be nice to be able to set a limit for the number of parallel HTTP requests when scraping a website. Right now, when using async loading it is very likely to...
5.3 文档加载器(Document Loader) 可从String 创建一个 Document,但更简单的是使用库中包含的文档加载器之一: FileSystemDocumentLoader 来自langchain4j 模块 UrlDocumentLoader 来自langchain4j 模块 AmazonS3DocumentLoader 来自langchain4j-document-loader-amazon-s3 模块 AzureBlobStorageDocumentLoader 来自langchain4j...
loader=WebBaseLoader("https://in.m.jd.com/help/app/register_info.html")data=loader.load()text_splitter=RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(model_name="gpt-3.5-turbo",allowed_special="all",separators=["\n\n","\n","。",","],chunk_size=800,chunk_overlap=0)docs=text_sp...
5.3 文档加载器(Document Loader) 可从String创建一个Document,但更简单的是使用库中包含的文档加载器之一: FileSystemDocumentLoader来自langchain4j模块 UrlDocumentLoader来自langchain4j模块 AmazonS3DocumentLoader来自langchain4j-document-loader-amazon-s3模块 ...
text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoader # 知识库中单段文本长度 CHUNK_SIZE = 500 # 知识库中相邻文本重合长度 OVERLAP_SIZE = 50 # 创建一个 PyMuPDFLoader Class 实例,输入为待加载的 pdf 文档路径 loader = PyMuPDFLoader("../../data_base...
loader = UnstructuredFileLoader("docment_store\helloLangChain.txt") 复制 将文本转成 Document 对象 document = loader.load() print(f'documents:{len(document)}') 复制 初始化文本分割器 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size = 500, chunk_overlap = 0 ) 复制 切分文本 split_docum...
from langchain.document_loaders import TextLoaderloader = TextLoader(file_path="path/to/file.txt")documents = loader.load() documents变量将包含加载的文档,可以访问这些文档以进行进一步处理。每个文档由page_content(文档的文本内容)和metadata(关联元数据,如来源 URL 或标题)组成。同样,我们可以从维基百科中...
loader = UnstructuredFileLoader("docment_storehelloLangChain.txt") 将文本转成 Document 对象 document = loader.load() print(f'documents:{len(document)}') 初始化文本分割器 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size = 500,