langchain_community.chat_loaders.utils — 🦜🔗 LangChain 0.2.0

"""用于聊天加载程序的工具。"""
from copy import deepcopy
from typing import Iterable, Iterator, List

from langchain_core.chat_sessions import ChatSession
from langchain_core.messages import AIMessage, BaseMessage


[docs]def merge_chat_runs_in_session(
    chat_session: ChatSession, delimiter: str = "\n\n"
) -> ChatSession:
    """将聊天会话中的聊天运行合并在一起。

聊天运行是来自同一发送者的消息序列。

参数：
    chat_session：一个聊天会话。

返回：
    一个合并了聊天运行的聊天会话。
"""
    messages: List[BaseMessage] = []
    for message in chat_session["messages"]:
        if not isinstance(message.content, str):
            raise ValueError(
                "Chat Loaders only support messages with content type string, "
                f"got {message.content}"
            )
        if not messages:
            messages.append(deepcopy(message))
        elif (
            isinstance(message, type(messages[-1]))
            and messages[-1].additional_kwargs.get("sender") is not None
            and messages[-1].additional_kwargs["sender"]
            == message.additional_kwargs.get("sender")
        ):
            if not isinstance(messages[-1].content, str):
                raise ValueError(
                    "Chat Loaders only support messages with content type string, "
                    f"got {messages[-1].content}"
                )
            messages[-1].content = (
                messages[-1].content + delimiter + message.content
            ).strip()
            messages[-1].additional_kwargs.get("events", []).extend(
                message.additional_kwargs.get("events") or []
            )
        else:
            messages.append(deepcopy(message))
    return ChatSession(messages=messages)


[docs]def merge_chat_runs(chat_sessions: Iterable[ChatSession]) -> Iterator[ChatSession]:
    """合并聊天记录。

聊天记录是来自同一发送者的消息序列。

参数：
    chat_sessions：聊天会话的列表。

返回：
    合并后的聊天会话列表。
"""
    for chat_session in chat_sessions:
        yield merge_chat_runs_in_session(chat_session)


[docs]def map_ai_messages_in_session(chat_sessions: ChatSession, sender: str) -> ChatSession:
    """将来自指定“发送者”的消息转换为AI消息。

这对于微调AI以适应您的语音非常有用。
"""
    messages = []
    num_converted = 0
    for message in chat_sessions["messages"]:
        if message.additional_kwargs.get("sender") == sender:
            message = AIMessage(
                content=message.content,
                additional_kwargs=message.additional_kwargs.copy(),
                example=getattr(message, "example", None),  # type: ignore[arg-type]
            )
            num_converted += 1
        messages.append(message)
    return ChatSession(messages=messages)


[docs]def map_ai_messages(
    chat_sessions: Iterable[ChatSession], sender: str
) -> Iterator[ChatSession]:
    """将来自指定“发送者”的消息转换为AI消息。

这对于微调AI以适应您的语音非常有用。
"""
    for chat_session in chat_sessions:
        yield map_ai_messages_in_session(chat_session, sender)
Source code for langchain_community.chat_loaders.utils
