langchain_community.document_loaders.rst — 🦜🔗 LangChain 0.2.0

"""加载RST文件。"""
from pathlib import Path
from typing import Any, List, Union

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


[docs]class UnstructuredRSTLoader(UnstructuredFileLoader):
    """使用`Unstructured`加载`RST`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，`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
--------
```python
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredRSTLoader

loader = UnstructuredRSTLoader(
    "example.rst", mode="elements", strategy="fast",
)
docs = loader.load()
```

参考资料
----------
https://unstructured-io.github.io/unstructured/bricks.html#partition-rst"""

[docs]    def __init__(
        self,
        file_path: Union[str, Path],
        mode: str = "single",
        **unstructured_kwargs: Any,
    ):
        """使用文件路径进行初始化。

参数：
    file_path：要加载的文件路径。
    mode：用于分区的模式。有关详细信息，请参见非结构化。
        默认为"single"。
    **unstructured_kwargs：要传递给非结构化的其他关键字参数。
"""
        validate_unstructured_version(min_unstructured_version="0.7.5")
        super().__init__(file_path=file_path, mode=mode, **unstructured_kwargs)

    def _get_elements(self) -> List:
        from unstructured.partition.rst import partition_rst

        return partition_rst(filename=self.file_path, **self.unstructured_kwargs)
Source code for langchain_community.document_loaders.rst
