自然语言处理从入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文档加载器(Document Loaders)]

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    • 带有ChatModel的LLM聊天自定义代理和自定义多操作代理(Custom MultiAction Agent)
    • 工具
      • 基础知识
      • 自定义工具(Custom Tools)
      • 多输入工具和工具输入模式
      • 人工确认工具验证和Tools作为OpenAI函数
    • 工具包(Toolkit)
    • 代理执行器(Agent Executor)
      • 结合使用Agent和VectorStore
      • 使用Agents的异步API和创建ChatGPT克隆
      • 处理解析错误、访问中间步骤和限制最大迭代次数
      • 为代理程序设置超时时间和限制最大迭代次数和为代理程序和其工具添加共享内存
    • 计划与执行
  • 回调函数(Callbacks)

合并语言模型和我们自己的文本数据是区分它们的一种强大方式,这样做的第一步是将数据加载到“文档”中,文档加载器的作用就是使这个过程变得简单。

LangChain提供了三种文档加载器:

  • 转换加载器
  • 公共数据集或服务加载器
  • 专有数据集或服务加载器

转换加载器

这些转换加载器将数据从特定格式转换为文档格式,例如有用于CSV和SQL的转换器。大多数情况下,这些加载器从文件中输入数据,有时也可以从URL中输入数据。许多这些转换器的主要驱动程序是Unstructured模块。该包可以将许多类型的文件(文本、PowerPoint、图像、HTML、PDF 等)转换为文本数据。

文档加载器提供的文件类型或数据类型包括:

  • Airtable
  • OpenAIWhisperParser
  • CoNLL-U
  • Copy Paste
  • CSV
  • Email
  • EPUB
  • EverNote
  • Microsoft Excel
  • Facebook Chat
  • File Directory
  • HTML
  • Images
  • Jupyter Notebook
  • JSON
  • Markdown
  • Microsoft PowerPoint
  • Microsoft Word
  • Open Document Format (ODT)
  • Pandas DataFrame
  • PDF
  • Sitemap
  • Subtitle
  • Telegram
  • TOML
  • Unstructured File
  • URL
  • Selenium URL Loader
  • Playwright URL Loader
  • WebBaseLoader
  • Weather
  • WhatsApp Chat

公共数据集或服务加载器

这些数据集和来源是为公共领域创建的,我们使用查询来搜索并下载所需的文档。。对于这些数据集和服务,我们不需要任何访问权限。下面是一些公共数据集或服务加载器的示例:

  • Arxiv
  • AZLyrics
  • BiliBili
  • College Confidential
  • Gutenberg
  • Hacker News
  • HuggingFace数据集
  • iFixit
  • IMSDb
  • MediaWikiDump
  • Wikipedia
  • YouTube 转录

专有数据集或服务加载器

这些数据集和服务不属于公共领域。这些加载器主要用于转换特定格式的应用程序或云服务的数据,e。我们需要访问令牌和其他参数才能访问这些数据集和服务。下面是一些专有数据集或服务加载器的示例:

  • Airbyte JSON
  • Apify Dataset
  • AWS S3 Directory
  • AWS S3 File
  • Azure Blob Storage Container
  • Azure Blob Storage File
  • Blackboard
  • Blockchain
  • ChatGPT Data
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  • PySpark DataFrame Loader
  • ReadTheDocs Documentation
  • Reddit
  • Roam
  • Slack
  • Snowflake
  • Spreedly
  • Stripe
  • Twitter
  • 2Markdown

参考文献:
[1] LangChain官方网站:https://www.langchain.com/
[2] LangChain 🦜️🔗 中文网,跟着LangChain一起学LLM/GPT开发:https://www.langchain.com.cn/
[3] LangChain中文网 - LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架:http://www.cnlangchain.com/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-665185.html

到了这里,关于自然语言处理从入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文档加载器(Document Loaders)]的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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