langchain_community.document_loaders.odt — 🦜🔗 LangChain 0.2.0

from pathlib import Path
from typing import Any, List, Union

from langchain_community.document_loaders.unstructured import (
    UnstructuredFileLoader,
    validate_unstructured_version,
)


[docs]class UnstructuredODTLoader(UnstructuredFileLoader):
    """使用`Unstructured`加载`OpenOffice ODT`文件。

您可以在两种模式中的一种中运行加载程序："single"和"elements"。
如果使用"single"模式，则文档将作为单个`langchain Document`对象返回。
如果使用"elements"模式，则`unstructured`库将文档拆分为诸如Title和NarrativeText之类的元素。
您可以在模式之后传递额外的`unstructured kwargs`以应用不同的`unstructured settings`。

示例
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```python
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredODTLoader

loader = UnstructuredODTLoader(
    "example.odt", mode="elements", strategy="fast",
)
docs = loader.load()
```

参考
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https://unstructured-io.github.io/unstructured/bricks.html#partition-odt"""

[docs]    def __init__(
        self,
        file_path: Union[str, Path],
        mode: str = "single",
        **unstructured_kwargs: Any,
    ):
        """参数：
    file_path：要加载的文件路径。
    mode：加载文件时要使用的模式。可以是"single"、"multi"或"all"之一。默认为"single"。
    **unstructured_kwargs：要传递给非结构化函数的任何kwargs。
"""
        validate_unstructured_version(min_unstructured_version="0.6.3")
        super().__init__(file_path=file_path, mode=mode, **unstructured_kwargs)

    def _get_elements(self) -> List:
        from unstructured.partition.odt import partition_odt

        return partition_odt(filename=self.file_path, **self.unstructured_kwargs)
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