langchain_community.document_loaders.chatgpt.ChatGPTLoader

class langchain_community.document_loaders.chatgpt.ChatGPTLoader(log_file: str, num_logs: int = -1)

从导出的 ChatGPT 数据中加载对话。

初始化一个类对象。

参数

• log_file (str) – 日志文件路径

• num_logs (int) – 要加载的日志条目数。如果为 0，则加载所有日志。

方法

__init__(log_file[, num_logs])	初始化一个类对象。
alazy_load()	Document 的懒加载器。
aload()	将数据加载到 Document 对象中。
lazy_load()	Document 的懒加载器。
load()	将数据加载到 Document 对象中。
load_and_split([text_splitter])	加载 Documents 并将其拆分为片段。

__init__(log_file: str, num_logs: int = -1)

初始化一个类对象。

参数

• log_file (str) – 日志文件路径

• num_logs (int) – 要加载的日志条目数。如果为 0，则加载所有日志。

async alazy_load() → AsyncIterator[Document]

Document 的懒加载器。

返回类型

AsyncIterator[Document]

async aload() → List[Document]

将数据加载到 Document 对象中。

返回类型

列表[Document]

lazy_load() → Iterator[Document]

Document 的懒加载器。

返回类型

Iterator[Document]

load() → List[Document]

将数据加载到 Document 对象中。

返回类型

列表[Document]

load_and_split(text_splitter: Optional[TextSplitter] = None) → List[Document]¶

加载文档并将它们分割成块。块作为Document对象返回。

不要重写此方法。它应该被认为已被弃用！

参数

text_splitter (可选[TextSplitter]) - 用于分割文档的TextSplitter实例。默认为RecursiveCharacterTextSplitter。

返回

Document列表。

返回类型

List[Document]

使用ChatGPTLoader的示例

• ChatGPT数据

• OpenAI