chunk_size:int=1000,chunk_overlap:int=200):super().__init__(file_path,encoding)self.chunk_size=chunk_sizeself.chunk_overlap=chunk_overlapdefload(self)->List[Document]:# 1. 读取文件docs=super().load()# 2. 文本分块text_splitter=RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=self.chunk_size...
Document 里面主要包含两个元素,page_content 和 metadata。 metadata 是字典类型,这里包含 source 键,表示数据源位置。metadata内容和 Loader 对象有关,不同的对象,生成的 metadata 内容不同。 既然最终的 Document 中包含 page_content 和 metadata,我们想办法把这些数据给到 LLM,然后让 LLM 根据这些数据做总结、做...
JSONLoader:用于加载和处理 JSON 文件。 PyPDFLoader:用于加载 PDF 文件。 ArxivLoader:专门用于加载来自 Arxiv 的文档。 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 加载Text 编写代码 from langchain_community.document_loaders import TextLoader loader = TextLoader("./index.md") data = lo...
LangChain 支持的主要索引和检索类型目前以矢量数据库为中心,因此我们深入研究了这些主题的许多功能。 Document Loaders(文档加载器) 负责从各种来源加载文档的类。 文档加载器负责加载文档对象列表。 Text Splitters(文本拆分器) 负责将文本拆分为更小块的类。 通常,您希望将大型文本文档拆分为更小的块,以便更好地使...
JSONLoader:用于加载和处理 JSON 文件。 PyPDFLoader:用于加载 PDF 文件。 ArxivLoader:专门用于加载来自 Arxiv 的文档。 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 加载Text 编写代码 from langchain_community.document_loaders import TextLoader loader = TextLoader("./index.md") data = load...
索引是指对文档进行结构化的方法,以便 LLM 能够更好的与之交互。该组件主要包括:Document Loaders(文档加载器)、Text Splitters(文本拆分器)、VectorStores(向量存储器)以及 Retrievers(检索器)。 2.3.1. Document Loaders 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、 ...
Plain Text 收起 pip install pypdf 加载代码示例: Plain Text 收起 from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoader("D:\GitHub\LEARN_LLM\RAG\如何向 ChatGPT 提问以获得高质量答案:提示技巧工程完全指南.pdf") pages = loader.load_and_split() print...
[Document]) -> BaseRetriever:"""Retriever to use."""# Split each document documents:text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1500, chunk_overlap=200)splits = text_splitter.split_documents(docs)# Create embeddings and store in vectordb:embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name...
loader=BSHTMLLoader("loader.html")data=loader.load()data 只加载去除标签后的关键内容: 4 加载JSON 先装jq 包: ! pip install jq fromlangchain.document_loadersimportJSONLoader loader=JSONLoader(file_path="simple_prompt.json",jq_schema=".template",text_content=True)data=loader.load()print(data)...
from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma # Customize the layout st.set_page_config(page_title="DOCAI", page_icon="🤖"...