langchain_community.document_loaders.discord.DiscordChatLoader

class langchain_community.document_loaders.discord.DiscordChatLoader(chat_log: pd.DataFrame, user_id_col: str = 'ID')

加载 Discord 聊天记录。

使用包含聊天记录的 Pandas DataFrame 进行初始化。

参数

• chat_log (pd.DataFrame) – 包含聊天记录的 Pandas DataFrame。

• user_id_col (str) – 包含用户 ID 的列名。默认为 “ID”。

方法

__init__(chat_log[, user_id_col])	使用包含聊天记录的 Pandas DataFrame 进行初始化。
alazy_load()	Documents 的懒加载器。
aload()	将数据加载到 Document 对象中。
lazy_load()	Documents 的懒加载器。
load()	加载所有聊天信息。
load_and_split([text_splitter])	加载 Documents 并分割成块。

__init__(chat_log: pd.DataFrame, user_id_col: str = 'ID')

使用包含聊天记录的 Pandas DataFrame 进行初始化。

参数

• chat_log (pd.DataFrame) – 包含聊天记录的 Pandas DataFrame。

• user_id_col (str) – 包含用户 ID 的列名。默认为 “ID”。

async alazy_load() → AsyncIterator[Document]

Documents 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

List[Document]

lazy_load() → Iterator[Document]

Documents 的懒加载器。

返回类型

Iterator[Document]

load() → List[Document]

加载所有聊天信息。

返回类型

List[Document]

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

加载文档并将它们拆分为块。块以文档的形式返回。

不要重写此方法。应将其视为已弃用！

参数

text_splitter (可选[TextSplitter]) – 要用于拆分文档的TextSplitter实例。默认为RecursiveCharacterTextSplitter。

返回

文档列表。

返回类型

List[Document]

使用DiscordChatLoader的示例

• Discord