📄️ Discord
本笔记本展示了如何创建自己的聊天加载器,该加载器可以将从 Discord 私信中复制粘贴的消息转换为 LangChain 消息列表。
📄️ Facebook Messenger
本文档展示了如何以可微调的格式加载来自 Facebook 的数据。总体步骤如下:
📄️ GMail
这个加载器介绍了如何从 GMail 中加载数据。有许多种方式可以从 GMail 中加载数据。这个加载器目前在如何加载数据方面有一定的偏见。它首先查找你发送过的所有消息。然后查找你回复之前邮件的消息。然后获取之前的邮件,并创建该邮件的一个训练样本,然后是你的邮件。
📄️ iMessage
这本笔记本展示了如何使用 iMessage 聊天加载器。这个类帮助将 iMessage 对话转换为 LangChain 聊天消息。
📄️ LangSmith 聊天数据集
本笔记本演示了如何轻松加载 LangSmith 聊天数据集并在该数据上微调模型的简单方法。
📄️ LangSmith LLM 运行
本笔记本演示了如何直接从 LangSmith 的 LLM 运行中加载数据,并在该数据上微调模型。
📄️ Slack
这篇笔记展示了如何使用 Slack 聊天加载器。这个类有助于将导出的 Slack 对话映射到 LangChain 聊天消息。
📄️ 电报
这篇笔记展示了如何使用电报聊天加载器。这个类有助于将导出的电报对话映射到 LangChain 聊天消息。
📄️ Twitter (通过 Apify)
这个笔记本展示了如何从 Twitter 加载聊天消息进行微调。我们通过利用 Apify 来实现这一点。
📄️ 微信
目前还没有直接导出个人微信消息的简单方法。但是,如果你只需要少于几百条消息用于模型微调或少量示例,本文将展示如何创建自己的聊天加载器,将复制粘贴的微信消息转换为 LangChain 消息列表。
这篇笔记展示了如何使用 WhatsApp 聊天加载器。这个类有助于将导出的 WhatsApp 对话映射到 LangChain 聊天消息。