from langchain.document_loaders import TextLoader TextLoader 的用法
时间: 2024-09-17 07:08:26 浏览: 13
在使用langchain(假设这是一个自定义的库或框架)的TextLoader时,它的用法类似于Apache Mahout的TextLoader,但也可能会有细微的差别。下面是基本的用法说明:
1. **初始化**:首先导入`TextLoader`,然后创建一个实例,通常会指定一个数据源或者文件夹路径。
```python
from langchain.document_loaders import TextLoader
text_loader = TextLoader('path_to_your_data_directory')
```
2. **配置参数**:你可以调整一些参数来适应特定的需求,例如设置并行度、过滤规则等。
```python
text_loader.parallelism = 8 # 设置并发处理线程数
text_loader.filter_min_length = 5 # 过滤掉小于5个字符的词语
```
3. **加载数据**:调用`load()`方法来实际读取和解析文本数据,返回的是文档和对应的文本向量(可能是词袋模型或其他形式)。
```python
documents = text_loader.load()
for document in documents:
text_vector = document['vector'] # 获取文本向量
```
4. **迭代器访问**:`load()`通常返回一个迭代器,可以直接逐个处理文档。
```python
for doc in text_loader:
print(doc)
```