# 使用多线程loader_cls=TextLoader,# 使用加载数据的方式silent_errors=True,
step2:解析txt/pdf等原始文件，不同类型的文件有不同种类多Loader，比如txt文件有TextLoader，具体load()...
loader = DirectoryLoader(path, glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader, silent_errors=True) docs = loader.load() Error loading ../../../../../tests/integration_tests/examples/example-non-utf8.txt doc_sources = [doc.metadata['source'] for doc in docs] doc_sources ['../../...
from langchain.document_loaders import TextLoader loader = TextLoader("./index.html") loader.load() CSVLoader CSV的全称是comma-separated values,csv文件是一种我们在日常工作中经常会用到的一种文件格式。 看一下csv文件的简单加载: from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader loader = ...
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。
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法,全文篇幅较长,共计50000+字,可先码住辅助用于学习Langchain。 一、Langchain是什么? 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...
from langchain.document_loaders import TextLoader # 创建一个TextLoader实例,指定要加载的Markdown文件路径 loader = TextLoader("./index.md") # 使用load方法加载文件内容并打印 print(loader.load()) 2.加载csv文件: # 导入CSVLoader类 from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader # 创建CSV...
从上述例子,可以直观的看到ChatPromptTemplate可以将prompt中声明的输入变量style和text准确提取出来,使prompt更清晰。当然,Langchain对于prompt的优化不止这一种方式,它还提供了各类其他接口将prompt进一步优化,这里只是举例一个较为基础且直观的方法,让大家感受一下。
texts=text_splitter.split_documents(documents)# You don't have a database at the moment. The referee for you has encountered an error.# We seem to have encountered a bug or an undocumented feature# as it does not match the expected behaviour of creating a DB, which should have been alre...
此外,我们将有一个 Future 函数,该函数将 PDF 转换为文本,该函数使用 Langchain 的 TextLoader 类作为文档加载。 class IndexNotifier extends ChangeNotifier { // do something Future<Document> _pickedFile() async { FilePickerResult? result = await FilePicker.platform ...