loader = DirectoryLoader(path, glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader, silent_errors=True) docs = loader.load() C.自动检测编码 我们也可以使用 TextLoader 自动检测文件编码失败前,通过autodetect_encoding加载相关的加载器类。 text_loader_kwargs={'autodetect_encoding': True} loader = DirectoryLoade...
loader = TextLoader(file_path, encoding=encoding) return loader.load() except UnicodeDecodeError: continue raise RuntimeError("无法识别文件编码") 使用示例: # 基本使用 loader = TextLoader("example.txt") documents = loader.load() # 带分块的加载 loader = EnhancedTextLoader( "example.txt", chunk_...
loader = UnstructuredFileLoader("./example_data/state_of_the_union.txt") docs = loader.load() docs[0].page_content[:400]Unstructured File Loaderfrom langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader loader = UnstructuredFileLoader("./example_data/state_of_the_union.txt") docs = loader....
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader loader = DirectoryLoader('../', glob="**/*.md") docs = loader.load() print(docs) # 显示一个 进度条 loader = DirectoryLoader('../', glob="**/*.md", show_progress=True) # 多线程加载 loader = DirectoryLoader('../', ...
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...
read_text()) loader = JSONLoader( file_path='./example_data/facebook_chat_messages.jsonl', jq_schema='.content', text_content=False, json_lines=True) data = loader.load() pprint(data) 加载Markdown 编写代码 from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader mark...
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...
write_text_file(content, file_path) loader = TextLoader(file_path) docs = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0) texts = text_splitter.split_documents(docs) db = Chroma.from_documents(texts, embeddings) ...
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 ...
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain import OpenAI,VectorDBQA from langchain.document_loaders import DirectoryLoader # 获取当前脚本所在的目录 base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 构建doc.txt文件的路径 ...