fromlangchain_community.document_loadersimportTextLoaderloader=TextLoader("./examples/sql.md")loader.load()"""[Document(page_content="## 创建表\n\n```sql\n# 分区表\ncreate table test_t2(words string,frequency string) partitioned by (partdate string) row format delimited fields terminated by ...
95 "Giants", 117.62, 94 """.strip() with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, mode="w+") as temp_file: temp_file.write(string_data) temp_file_path = temp_file.name loader = CSVLoader(file_path=temp_file_path) data = loader.load() for record in data[:2]: print(record) ...
接下来是Python代码，将该文件导入为包含内容和元数据的LangChain文档对象。将为此创建一个名为prep_docs.py的新Python脚本文件。可以像上面那样使用py_run_string()函数在R脚本中继续运行Python代码。然而，如果用户正在处理一个更大的任务，那么就不太理想，因为将会在诸如代码完成之类的事项上面临失败。Python新手的...
page_content: str:内容是string类型 metadata: dict:对于这个document的描述,一般有document id,file name等 Document loaders 这里面包含了一系列的classes,LangChain集成了各种数据源,用于load数据。 每个DocumentLoader,都有具体的parameters,不过都需要通过.load方法进行加载。 fromlangchain_community.document_loaders....
num_tokens=len(encoding.encode(string)) returnnum_tokens 最后,使用上述函数: prompt=[] foriindata: prompt.append((num_tokens_from_string(i['prompt'],"davinci"))) completion=[] forjindata: completion.append((num_tokens_from_string(j['completion'],"davinci"))) ...
# Everything above this line is the same as that of the last task.from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableLambdafrom langchain_core.messages import get_buffer_stringfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom operator import itemgetterfrom langchain.memory ...
1. Document Loaders:从不同的数据源加载文档,当使用loader加载器读取到数据源后,数据源需要转换成 Document 对象后,后续才能进行使用。 2. Text Splitters:实现文本分割,我们每次不管是做把文本当作 prompt 发给 openai api ,还是还是使用 openai api embedding 功能都是有字符限制的。比如我们将一份300页的 pdf ...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。
rephrase_the_question = ({"question": itemgetter("question"),"chat_history":lambdax: get_buffer_string(x["chat_history"]),}| PromptTemplate.from_template("""You're a personal assistant to the user.Here's your conversation with the user so ...
"""Returns the number of tokens in a text string.""" encoding = tiktoken.encoding_for_model(encoding_name) num_tokens = len(encoding.encode(string)) return num_tokens 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 最后,使用上述函数: prompt = []