TelegramChatApiLoader#

class langchain_community.document_loaders.telegram.TelegramChatApiLoader(chat_entity: EntityLike | None = None, api_id: int | None = None, api_hash: str | None = None, username: str | None = None, file_path: str = 'telegram_data.json')[source]#

加载 Telegram 聊天 json 目录转储。

使用API参数进行初始化。

Parameters:

chat_entity (可选[EntityLike]) – 从中获取数据的聊天实体。
api_id (可选[整数]) – API 的 ID。
api_hash (可选[str]) – API 哈希值。
username (可选[str]) – 用户名。
file_path (str) – 保存数据的文件路径。默认为 “telegram_data.json”。

方法

`__init__`([chat_entity, api_id, api_hash, ...])	使用API参数进行初始化。
`alazy_load`()	一个用于文档的懒加载器。
`aload`()	将数据加载到Document对象中。
`fetch_data_from_telegram`()	从Telegram API获取数据并将其保存为JSON文件。
`lazy_load`()	一个用于文档的懒加载器。
`load`()	加载文档。
`load_and_split`([text_splitter])	加载文档并将其分割成块。

__init__(chat_entity: EntityLike | None = None, api_id: int | None = None, api_hash: str | None = None, username: str | None = None, file_path: str = 'telegram_data.json')[source]#

使用API参数进行初始化。

Parameters:

chat_entity (可选[EntityLike]) – 从中获取数据的聊天实体。
api_id (可选[整数]) – API 的 ID。
api_hash (可选[str]) – API 哈希值。
username (可选[str]) – 用户名。
file_path (str) – 保存数据的文件路径。默认为 “telegram_data.json”。

async alazy_load() → AsyncIterator[Document]#

文档的懒加载器。

Return type:: AsyncIterator[Document]

async aload() → list[Document]#

将数据加载到Document对象中。

Return type:: 列表[Document]

async fetch_data_from_telegram() → None[source]#

从Telegram API获取数据并将其保存为JSON文件。

Return type:: 无

lazy_load() → Iterator[Document]#

文档的懒加载器。

Return type:: 迭代器[文档]

load() → List[Document][source]#

加载文档。

Return type:: 列表[文档]

load_and_split(text_splitter: TextSplitter | None = None) → list[Document]#

加载文档并将其分割成块。块以文档形式返回。

不要重写此方法。它应该被视为已弃用！

Parameters:: text_splitter (可选[TextSplitter]) – 用于分割文档的TextSplitter实例。默认为RecursiveCharacterTextSplitter。
Returns:: 文档列表。
Return type:: 列表[Document]

使用 TelegramChatApiLoader 的示例

Telegram