langchain-community: 0.3.14#

包的主要入口点。

适配器 #

类

`adapters.openai.Chat`()	聊天。
`adapters.openai.ChatCompletion`()	聊天完成。
`adapters.openai.ChatCompletionChunk`	聊天完成块。
`adapters.openai.ChatCompletions`	聊天完成。
`adapters.openai.Choice`	选择。
`adapters.openai.ChoiceChunk`	选择块。
`adapters.openai.Completions`()	补全。
`adapters.openai.IndexableBaseModel`	允许BaseModel通过字符串变量索引返回其字段。

函数

`adapters.openai.aenumerate`(iterable[, start])	异步版本的枚举函数。
`adapters.openai.convert_dict_to_message`(_dict)	将字典转换为LangChain消息。
`adapters.openai.convert_message_to_dict`(message)	将LangChain消息转换为字典。
`adapters.openai.convert_messages_for_finetuning`(...)	将消息转换为用于微调的字典列表的列表。
`adapters.openai.convert_openai_messages`(messages)	将表示OpenAI消息的字典转换为LangChain格式。

agent_toolkits #

类

`agent_toolkits.ainetwork.toolkit.AINetworkToolkit`	用于与AINetwork区块链交互的工具包。
`agent_toolkits.amadeus.toolkit.AmadeusToolkit`	用于与Amadeus交互的工具包，Amadeus提供旅行相关的API。
`agent_toolkits.azure_ai_services.AzureAiServicesToolkit`	用于Azure AI服务的工具包。
`agent_toolkits.azure_cognitive_services.AzureCognitiveServicesToolkit`	用于Azure认知服务的工具包。
`agent_toolkits.cassandra_database.toolkit.CassandraDatabaseToolkit`	用于与Apache Cassandra数据库交互的工具包。
`agent_toolkits.clickup.toolkit.ClickupToolkit`	Clickup 工具包。
`agent_toolkits.cogniswitch.toolkit.CogniswitchToolkit`	CogniSwitch的工具包。
`agent_toolkits.connery.toolkit.ConneryToolkit`	包含一系列Connery操作的工具包。
`agent_toolkits.file_management.toolkit.FileManagementToolkit`	用于与本地文件交互的工具包。
`agent_toolkits.financial_datasets.toolkit.FinancialDatasetsToolkit`	用于与financialdatasets.ai交互的工具包。
`agent_toolkits.github.toolkit.BranchName`	需要分支名称作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.CommentOnIssue`	需要评论作为输入的操作的模式。
`agent_toolkits.github.toolkit.CreateFile`	需要文件路径和内容作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.CreatePR`	需要PR标题和正文作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.CreateReviewRequest`	需要用户名作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.DeleteFile`	需要文件路径作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.DirectoryPath`	需要目录路径作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.GetIssue`	需要问题编号作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.GetPR`	需要PR编号作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.GitHubToolkit`	GitHub 工具包。
`agent_toolkits.github.toolkit.NoInput`	不需要任何输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.ReadFile`	需要文件路径作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.SearchCode`	需要搜索查询作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.SearchIssuesAndPRs`	需要搜索查询作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.github.toolkit.UpdateFile`	需要文件路径和内容作为输入的操作的架构。
`agent_toolkits.gitlab.toolkit.GitLabToolkit`	GitLab 工具包。
`agent_toolkits.gmail.toolkit.GmailToolkit`	用于与Gmail交互的工具包。
`agent_toolkits.jira.toolkit.JiraToolkit`	Jira 工具包。
`agent_toolkits.json.toolkit.JsonToolkit`	用于与JSON规范交互的工具包。
`agent_toolkits.multion.toolkit.MultionToolkit`	用于与浏览器代理交互的工具包。
`agent_toolkits.nasa.toolkit.NasaToolkit`	Nasa 工具包。
`agent_toolkits.nla.tool.NLATool`	自然语言API工具。
`agent_toolkits.nla.toolkit.NLAToolkit`	自然语言API工具包。
`agent_toolkits.office365.toolkit.O365Toolkit`	用于与Office 365交互的工具包。
`agent_toolkits.openapi.planner.RequestsDeleteToolWithParsing`	发送DELETE请求并解析响应的工具。
`agent_toolkits.openapi.planner.RequestsGetToolWithParsing`	带有LLM指导的截断响应提取的Requests GET工具。
`agent_toolkits.openapi.planner.RequestsPatchToolWithParsing`	带有LLM指导的截断响应提取的Requests PATCH工具。
`agent_toolkits.openapi.planner.RequestsPostToolWithParsing`	带有LLM指导的截断响应提取的Requests POST工具。
`agent_toolkits.openapi.planner.RequestsPutToolWithParsing`	带有LLM指导的截断响应提取的Requests PUT工具。
`agent_toolkits.openapi.spec.ReducedOpenAPISpec`(...)	一个简化的OpenAPI规范。
`agent_toolkits.openapi.toolkit.OpenAPIToolkit`	用于与OpenAPI API交互的工具包。
`agent_toolkits.openapi.toolkit.RequestsToolkit`	用于进行REST请求的工具包。
`agent_toolkits.playwright.toolkit.PlayWrightBrowserToolkit`	用于PlayWright浏览器工具的工具包。
`agent_toolkits.polygon.toolkit.PolygonToolkit`	Polygon 工具包。
`agent_toolkits.powerbi.toolkit.PowerBIToolkit`	用于与Power BI数据集交互的工具包。
`agent_toolkits.slack.toolkit.SlackToolkit`	用于与Slack交互的工具包。
`agent_toolkits.spark_sql.toolkit.SparkSQLToolkit`	用于与Spark SQL交互的工具包。
`agent_toolkits.sql.toolkit.SQLDatabaseToolkit`	用于与SQL数据库交互的SQLDatabaseToolkit。
`agent_toolkits.steam.toolkit.SteamToolkit`	Steam 工具包。
`agent_toolkits.zapier.toolkit.ZapierToolkit`	Zapier 工具包。

函数

`agent_toolkits.json.base.create_json_agent`(...)	从LLM和工具构建一个json代理。
`agent_toolkits.load_tools.get_all_tool_names`()	获取所有可能的工具名称列表。
`agent_toolkits.load_tools.load_huggingface_tool`(...)	从 HuggingFace Hub 加载一个工具。
`agent_toolkits.load_tools.load_tools`(tool_names)	根据名称加载工具。
`agent_toolkits.load_tools.raise_dangerous_tools_exception`(name)
`agent_toolkits.openapi.base.create_openapi_agent`(...)	从LLM和工具构建一个OpenAPI代理。
`agent_toolkits.openapi.planner.create_openapi_agent`(...)	为给定的规范构建一个OpenAI API规划器和控制器。
`agent_toolkits.openapi.spec.reduce_openapi_spec`(spec)	以某种方式简化/提炼/压缩规范。
`agent_toolkits.powerbi.base.create_pbi_agent`(llm)	从LLM和工具构建一个Power BI代理。
`agent_toolkits.powerbi.chat_base.create_pbi_chat_agent`(llm)	从聊天LLM和工具构建一个Power BI代理。
`agent_toolkits.spark_sql.base.create_spark_sql_agent`(...)	从LLM和工具构建一个Spark SQL代理。
`agent_toolkits.sql.base.create_sql_agent`(llm)	从LLM和工具包或数据库构建SQL代理。

agents #

类

agents.openai_assistant.base.OpenAIAssistantV2Runnable

缓存 #

类

`cache.AsyncRedisCache`(redis_, *[, ttl])	使用Redis作为后端的缓存。
`cache.AzureCosmosDBNoSqlSemanticCache`(...[, ...])	使用 Cosmos DB NoSQL 后端的缓存
`cache.AzureCosmosDBSemanticCache`(...[, ...])	使用Cosmos DB Mongo vCore向量存储后端的缓存
`cache.CassandraCache`([session, keyspace, ...])	使用 Cassandra / Astra DB 作为后端的缓存。
`cache.CassandraSemanticCache`([session, ...])	使用Cassandra作为向量存储后端进行语义（即基于相似性）查找的缓存。
`cache.FullLLMCache`(**kwargs)	用于完整LLM缓存的SQLite表（所有生成）。
`cache.FullMd5LLMCache`(**kwargs)	用于完整LLM缓存的SQLite表（所有生成）。
`cache.GPTCache`([init_func])	使用GPTCache作为后端的缓存。
`cache.InMemoryCache`()	缓存，将内容存储在内存中。
`cache.MemcachedCache`(client_)	使用pymemcache客户端库通过Memcached后端进行缓存
`cache.MomentoCache`(cache_client, cache_name, *)	使用Momento作为后端的缓存。
`cache.OpenSearchSemanticCache`(...[, ...])	使用OpenSearch向量存储后端的缓存
`cache.RedisCache`(redis_, *[, ttl])	使用 Redis 作为后端的缓存。
`cache.RedisSemanticCache`(redis_url, embedding)	使用Redis作为向量存储后端的缓存。
`cache.SQLAlchemyCache`(engine, cache_schema)	使用SQAlchemy作为后端的缓存。
`cache.SQLAlchemyMd5Cache`(engine, cache_schema)	使用SQAlchemy作为后端的缓存。
`cache.SQLiteCache`([database_path])	使用SQLite作为后端的缓存。
`cache.SingleStoreDBSemanticCache`(embedding, *)	使用 SingleStore DB 作为后端的缓存
`cache.UpstashRedisCache`(redis_, *[, ttl])	使用 Upstash Redis 作为后端的缓存。

已弃用的类

`cache.AstraDBCache`(*[, collection_name, ...])
`cache.AstraDBSemanticCache`(*[, ...])

回调 #

类

`callbacks.aim_callback.AimCallbackHandler`([...])	记录到Aim的回调处理程序。
`callbacks.aim_callback.BaseMetadataCallbackHandler`()	用于回调的元数据和相关函数状态的回调处理程序。
`callbacks.argilla_callback.ArgillaCallbackHandler`(...)	记录到Argilla的回调处理程序。
`callbacks.arize_callback.ArizeCallbackHandler`([...])	记录到Arize的回调处理程序。
`callbacks.arthur_callback.ArthurCallbackHandler`(...)	记录到Arthur平台的回调处理程序。
`callbacks.bedrock_anthropic_callback.BedrockAnthropicTokenUsageCallbackHandler`()	回调处理程序，用于跟踪bedrock anthropic信息。
`callbacks.clearml_callback.ClearMLCallbackHandler`([...])	记录到ClearML的回调处理程序。
`callbacks.comet_ml_callback.CometCallbackHandler`([...])	记录到Comet的回调处理程序。
`callbacks.confident_callback.DeepEvalCallbackHandler`(metrics)	将日志记录到deepeval的回调处理程序。
`callbacks.context_callback.ContextCallbackHandler`([...])	将记录转录到Context服务的回调处理程序。
`callbacks.fiddler_callback.FiddlerCallbackHandler`(...)	初始化Fiddler回调处理程序。
`callbacks.flyte_callback.FlyteCallbackHandler`()	用于Flyte任务中的回调处理程序。
`callbacks.human.AsyncHumanApprovalCallbackHandler`(...)	用于手动验证值的异步回调。
`callbacks.human.HumanApprovalCallbackHandler`(...)	用于手动验证值的回调函数。
`callbacks.human.HumanRejectedException`	当人工审查并拒绝某个值时抛出的异常。
`callbacks.infino_callback.InfinoCallbackHandler`([...])	记录到Infino的回调处理程序。
`callbacks.labelstudio_callback.LabelStudioCallbackHandler`([...])	Label Studio 回调处理程序。
`callbacks.labelstudio_callback.LabelStudioMode`(value)	Label Studio 模式枚举器。
`callbacks.llmonitor_callback.LLMonitorCallbackHandler`([...])	LLMonitor的回调处理程序。
`callbacks.llmonitor_callback.UserContextManager`(user_id)	用于LLMonitor用户上下文的上下文管理器。
`callbacks.mlflow_callback.MlflowCallbackHandler`([...])	将指标和工件记录到mlflow服务器的回调处理程序。
`callbacks.mlflow_callback.MlflowLogger`(**kwargs)	将指标和工件记录到mlflow服务器的回调处理程序。
`callbacks.openai_info.OpenAICallbackHandler`()	用于跟踪OpenAI信息的回调处理程序。
`callbacks.openai_info.TokenType`(value[, ...])	Token 类型枚举。
`callbacks.promptlayer_callback.PromptLayerCallbackHandler`([...])	用于promptlayer的回调处理程序。
`callbacks.sagemaker_callback.SageMakerCallbackHandler`(run)	回调处理程序，用于将提示工件和指标记录到SageMaker实验中。
`callbacks.streamlit.mutable_expander.ChildRecord`(...)	子记录作为NamedTuple。
`callbacks.streamlit.mutable_expander.ChildType`(value)	子类型的枚举器。
`callbacks.streamlit.mutable_expander.MutableExpander`(...)	可以重命名并动态展开/折叠的Streamlit扩展器。
`callbacks.streamlit.streamlit_callback_handler.LLMThought`(...)	LLM 思维流中的一个想法。
`callbacks.streamlit.streamlit_callback_handler.LLMThoughtLabeler`()	为LLMThought容器生成Markdown标签。
`callbacks.streamlit.streamlit_callback_handler.LLMThoughtState`(value)	LLMThought状态的枚举器。
`callbacks.streamlit.streamlit_callback_handler.StreamlitCallbackHandler`(...)	回调处理程序，用于写入Streamlit应用程序。
`callbacks.streamlit.streamlit_callback_handler.ToolRecord`(...)	工具记录作为NamedTuple。
`callbacks.tracers.comet.CometTracer`(**kwargs)	Comet 追踪器。
`callbacks.tracers.wandb.WandbRunArgs`	WandbTracer 的参数。
`callbacks.tracers.wandb.WandbTracer`(...)	记录到Weights and Biases的回调处理程序。
`callbacks.trubrics_callback.TrubricsCallbackHandler`([...])	Trubrics的回调处理程序。
`callbacks.upstash_ratelimit_callback.UpstashRatelimitError`(...)	Upstash 限速错误
`callbacks.upstash_ratelimit_callback.UpstashRatelimitHandler`(...)	用于处理基于请求数量或输入中令牌数量的速率限制的回调。
`callbacks.uptrain_callback.UpTrainCallbackHandler`(*)	将评估结果记录到uptrain和控制台的回调处理程序。
`callbacks.uptrain_callback.UpTrainDataSchema`(...)	用于跟踪评估结果的UpTrain数据模式。
`callbacks.utils.BaseMetadataCallbackHandler`()	处理回调的元数据和相关函数状态。
`callbacks.wandb_callback.WandbCallbackHandler`([...])	记录到Weights and Biases的回调处理程序。
`callbacks.whylabs_callback.WhyLabsCallbackHandler`(...)	用于记录到WhyLabs的回调处理程序。

函数

`callbacks.aim_callback.import_aim`()	导入 aim python 包，如果未安装则引发错误。
`callbacks.clearml_callback.import_clearml`()	导入clearml python包，如果未安装则引发错误。
`callbacks.comet_ml_callback.import_comet_ml`()	导入comet_ml，如果未安装则引发错误。
`callbacks.context_callback.import_context`()	导入 getcontext 包。
`callbacks.fiddler_callback.import_fiddler`()	导入 fiddler Python 包，如果未安装则引发错误。
`callbacks.flyte_callback.analyze_text`(text)	使用textstat和spacy分析文本。
`callbacks.flyte_callback.import_flytekit`()	导入 flytekit 和 flytekitplugins-deck-standard。
`callbacks.infino_callback.get_num_tokens`(...)	使用 tiktoken 包计算 OpenAI 的令牌数量。
`callbacks.infino_callback.import_infino`()	导入infino客户端。
`callbacks.infino_callback.import_tiktoken`()	导入 tiktoken 用于计算 OpenAI 模型的 token 数量。
`callbacks.labelstudio_callback.get_default_label_configs`(mode)	获取给定模式的默认Label Studio配置。
`callbacks.llmonitor_callback.identify`(user_id)	构建一个LLMonitor UserContextManager
`callbacks.manager.get_bedrock_anthropic_callback`()	在上下文管理器中获取Bedrock anthropic回调处理程序。
`callbacks.manager.get_openai_callback`()	在上下文管理器中获取OpenAI回调处理程序。
`callbacks.manager.wandb_tracing_enabled`([...])	在上下文管理器中获取WandbTracer。
`callbacks.mlflow_callback.analyze_text`(text)	使用 textstat 和 spacy 分析文本。
`callbacks.mlflow_callback.construct_html_from_prompt_and_generation`(...)	从提示和生成中构造一个html元素。
`callbacks.mlflow_callback.get_text_complexity_metrics`()	从textstat获取文本复杂度指标。
`callbacks.mlflow_callback.import_mlflow`()	导入 mlflow Python 包，如果未安装则引发错误。
`callbacks.mlflow_callback.mlflow_callback_metrics`()	获取要记录到MLFlow的指标。
`callbacks.openai_info.get_openai_token_cost_for_model`(...)	获取给定模型和令牌数量的成本（以美元计）。
`callbacks.openai_info.standardize_model_name`(...)	将模型名称标准化为可以在OpenAI API中使用的格式。
`callbacks.sagemaker_callback.save_json`(data, ...)	将字典保存到本地文件路径。
`callbacks.tracers.comet.import_comet_llm_api`()	导入 comet_llm api，如果未安装则抛出错误。
`callbacks.tracers.wandb.build_tree`(runs)	从运行列表中构建嵌套字典。:param runs: 用于构建树的运行列表。:return: 表示langchain Run的嵌套字典，结构与WBTraceTree兼容。
`callbacks.tracers.wandb.flatten_run`(run)	将嵌套的运行对象扁平化为运行列表的工具。
`callbacks.tracers.wandb.modify_serialized_iterative`(runs)	用于修改运行字典列表中序列化字段的工具。移除与exact_keys匹配的任何键以及包含partial_keys中任何部分的键。递归地将kwargs键下的字典移动到顶层。将"id"字段更改为字符串"_kind"字段，告诉WBTraceTree如何可视化运行。将"serialized"字段提升到顶层。 :param runs: 要修改的运行列表。 :param exact_keys: 要从序列化字段中移除的键的元组。 :param partial_keys: 要从序列化字段中移除的部分键的元组。 :return: 修改后的运行列表。
`callbacks.tracers.wandb.truncate_run_iterative`(runs)	用于截断运行字典列表的工具，仅保留指定的
`callbacks.uptrain_callback.import_uptrain`()	导入 uptrain 包。
`callbacks.utils.flatten_dict`(nested_dict[, ...])	将嵌套字典展平为一个扁平字典。
`callbacks.utils.hash_string`(s)	使用sha1哈希一个字符串。
`callbacks.utils.import_pandas`()	导入 pandas Python 包，如果未安装则引发错误。
`callbacks.utils.import_spacy`()	导入 spacy Python 包，如果未安装则引发错误。
`callbacks.utils.import_textstat`()	导入 textstat Python 包，如果未安装则引发错误。
`callbacks.utils.load_json`(json_path)	将json文件加载为字符串。
`callbacks.wandb_callback.analyze_text`(text)	使用textstat和spacy分析文本。
`callbacks.wandb_callback.construct_html_from_prompt_and_generation`(...)	从提示和生成中构造一个HTML元素。
`callbacks.wandb_callback.import_wandb`()	导入 wandb python 包，如果未安装则引发错误。
`callbacks.wandb_callback.load_json_to_dict`(...)	将json文件加载为字典。
`callbacks.whylabs_callback.import_langkit`([...])	导入 langkit Python 包，如果未安装则引发错误。

chains #

类

`chains.graph_qa.arangodb.ArangoGraphQAChain`	通过生成AQL语句来对图进行问答的链。
`chains.graph_qa.base.GraphQAChain`	用于针对图进行问答的链。
`chains.graph_qa.cypher_utils.Schema`(...)	创建 Schema(left_node, relation, right_node) 的新实例
`chains.graph_qa.falkordb.FalkorDBQAChain`	通过生成Cypher语句对图进行问答的链。
`chains.graph_qa.gremlin.GremlinQAChain`	通过生成gremlin语句来对图进行问答的链。
`chains.graph_qa.hugegraph.HugeGraphQAChain`	通过生成gremlin语句来对图进行问答的链。
`chains.graph_qa.kuzu.KuzuQAChain`	通过为Kùzu生成Cypher语句来对图进行问答。
`chains.graph_qa.memgraph.MemgraphQAChain`	通过生成Cypher语句来对图进行问答的链。
`chains.graph_qa.nebulagraph.NebulaGraphQAChain`	通过生成nGQL语句来对图进行问答的链。
`chains.graph_qa.neptune_cypher.NeptuneOpenCypherQAChain`	通过生成openCypher语句来对Neptune图进行问答的链。
`chains.graph_qa.neptune_sparql.NeptuneSparqlQAChain`	通过生成SPARQL语句来对Neptune图进行问答的链。
`chains.graph_qa.ontotext_graphdb.OntotextGraphDBQAChain`	针对Ontotext GraphDB的问答
`chains.graph_qa.sparql.GraphSparqlQAChain`	通过生成SPARQL语句对RDF或OWL图进行问答。
`chains.llm_requests.LLMRequestsChain`	请求URL然后使用LLM解析结果的链。
`chains.openapi.chain.OpenAPIEndpointChain`	链使用自然语言与OpenAPI端点进行交互。
`chains.openapi.requests_chain.APIRequesterChain`	获取请求解析器。
`chains.openapi.requests_chain.APIRequesterOutputParser`	解析请求和错误标签。
`chains.openapi.response_chain.APIResponderChain`	获取响应解析器。
`chains.openapi.response_chain.APIResponderOutputParser`	解析响应和错误标签。
`chains.pebblo_retrieval.base.PebbloRetrievalQA`	用于针对向量数据库进行问答的检索链，具有身份和语义强制功能。
`chains.pebblo_retrieval.models.App`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`chains.pebblo_retrieval.models.AuthContext`	用于授权上下文的类。
`chains.pebblo_retrieval.models.ChainInfo`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`chains.pebblo_retrieval.models.ChainInput`	PebbloRetrievalQA 链的输入。
`chains.pebblo_retrieval.models.Context`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`chains.pebblo_retrieval.models.Framework`	Langchain 框架详情
`chains.pebblo_retrieval.models.Model`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`chains.pebblo_retrieval.models.PkgInfo`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`chains.pebblo_retrieval.models.Prompt`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`chains.pebblo_retrieval.models.Qa`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`chains.pebblo_retrieval.models.Runtime`	操作系统，语言详情
`chains.pebblo_retrieval.models.SemanticContext`	用于语义上下文的类。
`chains.pebblo_retrieval.models.SemanticEntities`	用于语义实体过滤的类。
`chains.pebblo_retrieval.models.SemanticTopics`	用于语义主题过滤的类。
`chains.pebblo_retrieval.models.VectorDB`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`chains.pebblo_retrieval.utilities.PebbloRetrievalAPIWrapper`	Pebblo 检索 API 的封装器。
`chains.pebblo_retrieval.utilities.Routes`(value)	Pebblo API 可用的路由作为枚举器。

函数

`chains.ernie_functions.base.convert_python_function_to_ernie_function`(...)	将Python函数转换为与Ernie函数调用API兼容的字典。
`chains.ernie_functions.base.convert_to_ernie_function`(...)	将原始函数/类转换为Ernie函数。
`chains.ernie_functions.base.create_ernie_fn_chain`(...)	[遗留] 创建一个使用Ernie函数的LLM链。
`chains.ernie_functions.base.create_ernie_fn_runnable`(...)	创建一个使用Ernie函数的可运行序列。
`chains.ernie_functions.base.create_structured_output_chain`(...)	[旧版] 创建一个使用Ernie函数获取结构化输出的LLMChain。
`chains.ernie_functions.base.create_structured_output_runnable`(...)	创建一个使用Ernie函数获取结构化输出的可运行对象。
`chains.ernie_functions.base.get_ernie_output_parser`(...)	根据用户函数获取适当的函数输出解析器。
`chains.graph_qa.falkordb.extract_cypher`(text)	从文本中提取Cypher代码。
`chains.graph_qa.gremlin.extract_gremlin`(text)	从文本中提取Gremlin代码。
`chains.graph_qa.kuzu.extract_cypher`(text)	从文本中提取Cypher代码。
`chains.graph_qa.kuzu.remove_prefix`(text, prefix)	从文本中移除前缀。
`chains.graph_qa.memgraph.extract_cypher`(text)	从文本中提取Cypher代码。
`chains.graph_qa.memgraph.get_function_response`(...)
`chains.graph_qa.neptune_cypher.extract_cypher`(text)	使用正则表达式从文本中提取Cypher代码。
`chains.graph_qa.neptune_cypher.trim_query`(query)	修剪查询以仅包含Cypher关键字。
`chains.graph_qa.neptune_cypher.use_simple_prompt`(llm)	决定是否使用简单提示
`chains.graph_qa.neptune_sparql.extract_sparql`(query)	从文本中提取SPARQL代码。
`chains.pebblo_retrieval.enforcement_filters.clear_enforcement_filters`(...)	清除检索器 search_kwargs 中的身份和语义强制过滤器。
`chains.pebblo_retrieval.enforcement_filters.set_enforcement_filters`(...)	在检索器中设置身份和语义强制过滤器。
`chains.pebblo_retrieval.utilities.get_ip`()	获取本地运行时的IP地址。
`chains.pebblo_retrieval.utilities.get_runtime`()	获取当前的框架和运行时详细信息。

已弃用的类

`chains.graph_qa.cypher.GraphCypherQAChain`
`chains.graph_qa.cypher_utils.CypherQueryCorrector`(schemas)

已弃用的函数

`chains.graph_qa.cypher.construct_schema`(...)
`chains.graph_qa.cypher.extract_cypher`(text)
`chains.graph_qa.cypher.get_function_response`(...)

chat_loaders #

类

`chat_loaders.facebook_messenger.FolderFacebookMessengerChatLoader`(path)	从文件夹加载Facebook Messenger聊天数据。
`chat_loaders.facebook_messenger.SingleFileFacebookMessengerChatLoader`(path)	从单个文件加载Facebook Messenger聊天数据。
`chat_loaders.imessage.IMessageChatLoader`([path])	从iMessage的chat.db SQLite文件中加载聊天会话。
`chat_loaders.langsmith.LangSmithDatasetChatLoader`(*, ...)	从具有“chat”数据类型的LangSmith数据集中加载聊天会话。
`chat_loaders.langsmith.LangSmithRunChatLoader`(runs)	从LangSmith的"llm"运行列表中加载聊天会话。
`chat_loaders.slack.SlackChatLoader`(path)	从转储的zip文件中加载Slack对话。
`chat_loaders.telegram.TelegramChatLoader`(path)	加载 telegram 对话到 LangChain 聊天消息。
`chat_loaders.whatsapp.WhatsAppChatLoader`(path)	从转储的zip文件或目录中加载WhatsApp对话。

函数

`chat_loaders.imessage.nanoseconds_from_2001_to_datetime`(...)	将自2001年以来的纳秒转换为datetime对象。
`chat_loaders.utils.map_ai_messages`(...)	将指定“发送者”的消息转换为AI消息。
`chat_loaders.utils.map_ai_messages_in_session`(...)	将指定“发送者”的消息转换为AI消息。
`chat_loaders.utils.merge_chat_runs`(chat_sessions)	合并聊天会话。
`chat_loaders.utils.merge_chat_runs_in_session`(...)	在聊天会话中合并聊天运行。

已弃用的类

chat_loaders.gmail.GMailLoader(creds[, n, ...])

chat_message_histories #

类

`chat_message_histories.cassandra.CassandraChatMessageHistory`(...)	由Cassandra支持的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.cosmos_db.CosmosDBChatMessageHistory`(...)	由 Azure CosmosDB 支持的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.dynamodb.DynamoDBChatMessageHistory`(...)	将聊天消息历史存储在AWS DynamoDB中的聊天消息历史。
`chat_message_histories.file.FileChatMessageHistory`(...)	将聊天消息历史存储在本地文件中的聊天消息历史。
`chat_message_histories.firestore.FirestoreChatMessageHistory`(...)	由Google Firestore支持的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.kafka.ConsumeStartPosition`(value)	Kafka消费者获取聊天历史消息的消费起始位置。
`chat_message_histories.kafka.KafkaChatMessageHistory`(...)	存储在Kafka中的聊天消息历史。
`chat_message_histories.momento.MomentoChatMessageHistory`(...)	使用Momento作为后端的聊天消息历史缓存。
`chat_message_histories.redis.RedisChatMessageHistory`(...)	存储在Redis数据库中的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.rocksetdb.RocksetChatMessageHistory`(...)	使用Rockset存储聊天消息。
`chat_message_histories.singlestoredb.SingleStoreDBChatMessageHistory`(...)	存储在SingleStoreDB数据库中的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.sql.BaseMessageConverter`()	将BaseMessage转换为SQLAlchemy模型。
`chat_message_histories.sql.DefaultMessageConverter`(...)	SQLChatMessageHistory 的默认消息转换器。
`chat_message_histories.sql.SQLChatMessageHistory`(...)	存储在SQL数据库中的聊天消息历史。
`chat_message_histories.streamlit.StreamlitChatMessageHistory`([key])	将消息存储在Streamlit会话状态中的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.tidb.TiDBChatMessageHistory`(...)	表示存储在TiDB数据库中的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.upstash_redis.UpstashRedisChatMessageHistory`(...)	存储在Upstash Redis数据库中的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.xata.XataChatMessageHistory`(...)	存储在Xata数据库中的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.zep.SearchScope`(value)	文档搜索的范围。
`chat_message_histories.zep.SearchType`(value)	执行搜索类型的枚举器。
`chat_message_histories.zep.ZepChatMessageHistory`(...)	使用Zep作为后端的聊天消息历史记录。
`chat_message_histories.zep_cloud.ZepCloudChatMessageHistory`(...)	使用 Zep Cloud 作为后端的聊天消息历史记录。

函数

`chat_message_histories.dynamodb.convert_messages`(item)
`chat_message_histories.kafka.ensure_topic_exists`(...)	如果主题不存在则创建，并返回分区数量。
`chat_message_histories.sql.create_message_model`(...)	为给定的表名创建消息模型。
`chat_message_histories.zep_cloud.condense_zep_memory_into_human_message`(...)	将Zep记忆压缩为人类消息。
`chat_message_histories.zep_cloud.get_zep_message_role_type`(role)	从角色字符串中获取Zep角色类型。

已弃用的类

`chat_message_histories.astradb.AstraDBChatMessageHistory`(*, ...)
`chat_message_histories.elasticsearch.ElasticsearchChatMessageHistory`(...)
`chat_message_histories.mongodb.MongoDBChatMessageHistory`(...)
`chat_message_histories.neo4j.Neo4jChatMessageHistory`(...)
`chat_message_histories.postgres.PostgresChatMessageHistory`(...)

chat_models #

类

`chat_models.anyscale.ChatAnyscale`	Anyscale 聊天大语言模型。
`chat_models.azureml_endpoint.AzureMLChatOnlineEndpoint`	Azure ML 在线端点聊天模型。
`chat_models.azureml_endpoint.CustomOpenAIChatContentFormatter`()	用于具有类似OpenAI API方案的模型的聊天内容格式化器。
`chat_models.azureml_endpoint.LlamaChatContentFormatter`()	已弃用：保留以向后兼容
`chat_models.azureml_endpoint.LlamaContentFormatter`()	用于LLaMA的内容格式化器。
`chat_models.azureml_endpoint.MistralChatContentFormatter`()	Mistral 的内容格式化器。
`chat_models.baichuan.ChatBaichuan`	百川聊天模型集成。
`chat_models.baidu_qianfan_endpoint.QianfanChatEndpoint`	百度千帆聊天模型集成。
`chat_models.bedrock.ChatPromptAdapter`()	适配器类，用于将Langchain的输入准备为聊天模型期望的提示格式。
`chat_models.cloudflare_workersai.ChatCloudflareWorkersAI`	用于Cloudflare Workers AI的自定义聊天模型
`chat_models.coze.ChatCoze`	由coze.com提供的ChatCoze聊天模型API
`chat_models.dappier.ChatDappierAI`	Dappier 聊天大语言模型。
`chat_models.deepinfra.ChatDeepInfra`	一个使用DeepInfra API的聊天模型。
`chat_models.deepinfra.ChatDeepInfraException`	当DeepInfra API返回错误时引发的异常。
`chat_models.edenai.ChatEdenAI`	EdenAI 聊天大语言模型。
`chat_models.everlyai.ChatEverlyAI`	EverlyAI 聊天大语言模型。
`chat_models.fake.FakeListChatModel`	用于测试的假聊天模型。
`chat_models.fake.FakeMessagesListChatModel`	用于测试的假聊天模型。
`chat_models.friendli.ChatFriendli`	用于聊天的Friendli LLM。
`chat_models.google_palm.ChatGooglePalm`	Google PaLM 聊天模型 API。
`chat_models.google_palm.ChatGooglePalmError`	Google PaLM API 的错误。
`chat_models.gpt_router.GPTRouter`	GPTRouter 由 Writesonic Inc. 提供。
`chat_models.gpt_router.GPTRouterException`	GPTRouter APIs 错误
`chat_models.gpt_router.GPTRouterModel`	GPTRouter 模型。
`chat_models.human.HumanInputChatModel`	返回用户输入作为响应的ChatModel。
`chat_models.hunyuan.ChatHunyuan`	腾讯混元聊天模型API由腾讯提供。
`chat_models.javelin_ai_gateway.ChatJavelinAIGateway`	Javelin AI Gateway 聊天模型 API。
`chat_models.javelin_ai_gateway.ChatParams`	Javelin AI Gateway LLM 的参数。
`chat_models.jinachat.JinaChat`	Jina AI 聊天模型 API。
`chat_models.kinetica.ChatKinetica`	Kinetica LLM 聊天模型 API。
`chat_models.kinetica.KineticaSqlOutputParser`	从Kinetica LLM获取并返回数据。
`chat_models.kinetica.KineticaSqlResponse`	包含SQL和获取的数据的响应。
`chat_models.kinetica.KineticaUtil`()	Kinetica 实用函数。
`chat_models.konko.ChatKonko`	ChatKonko 聊天大语言模型 API。
`chat_models.litellm.ChatLiteLLM`	使用LiteLLM API的聊天模型。
`chat_models.litellm.ChatLiteLLMException`	与LiteLLM I/O库相关的错误
`chat_models.litellm_router.ChatLiteLLMRouter`	LiteLLM 路由器作为 LangChain 模型。
`chat_models.llama_edge.LlamaEdgeChatService`	通过llama-api-server与LLMs聊天
`chat_models.llamacpp.ChatLlamaCpp`	llama.cpp 模型。
`chat_models.maritalk.ChatMaritalk`	MariTalk 聊天模型 API。
`chat_models.maritalk.MaritalkHTTPError`(...)	使用request和response对象初始化RequestException。
`chat_models.minimax.MiniMaxChat`	MiniMax 聊天模型集成。
`chat_models.mlflow.ChatMlflow`	MLflow 聊天模型 API。
`chat_models.mlflow_ai_gateway.ChatMLflowAIGateway`	MLflow AI Gateway 聊天模型 API。
`chat_models.mlflow_ai_gateway.ChatParams`	MLflow AI Gateway LLM 的参数。
`chat_models.mlx.ChatMLX`	MLX 聊天模型。
`chat_models.moonshot.MoonshotChat`	Moonshot 聊天模型集成。
`chat_models.naver.ChatClovaX`	NCP ClovaStudio 聊天完成 API。
`chat_models.oci_data_science.ChatOCIModelDeployment`	OCI 数据科学模型部署聊天模型集成。
`chat_models.oci_data_science.ChatOCIModelDeploymentTGI`	使用文本生成推理部署的OCI大型语言聊天模型。
`chat_models.oci_data_science.ChatOCIModelDeploymentVLLM`	使用vLLM部署的OCI大型语言聊天模型。
`chat_models.oci_generative_ai.ChatOCIGenAI`	ChatOCIGenAI 聊天模型集成。
`chat_models.oci_generative_ai.CohereProvider`()
`chat_models.oci_generative_ai.MetaProvider`()
`chat_models.oci_generative_ai.Provider`()
`chat_models.octoai.ChatOctoAI`	OctoAI 聊天大语言模型。
`chat_models.outlines.ChatOutlines`	Outlines 聊天模型集成。
`chat_models.pai_eas_endpoint.PaiEasChatEndpoint`	阿里云PAI-EAS LLM服务聊天模型API。
`chat_models.perplexity.ChatPerplexity`	Perplexity AI 聊天模型 API。
`chat_models.premai.ChatPremAI`	PremAI 聊天模型。
`chat_models.premai.ChatPremAPIError`	与PremAI API相关的错误。
`chat_models.promptlayer_openai.PromptLayerChatOpenAI`	PromptLayer 和 OpenAI 聊天大语言模型 API。
`chat_models.reka.ChatReka`	Reka 聊天大语言模型。
`chat_models.sambanova.ChatSambaNovaCloud`	SambaNova 云聊天模型。
`chat_models.sambanova.ChatSambaStudio`	SambaStudio 聊天模型。
`chat_models.snowflake.ChatSnowflakeCortex`	基于Snowflake Cortex的聊天模型
`chat_models.snowflake.ChatSnowflakeCortexError`	Snowpark 客户端错误。
`chat_models.sparkllm.ChatSparkLLM`	IFlyTek Spark 聊天模型集成。
`chat_models.symblai_nebula.ChatNebula`	Nebula 聊天大语言模型 - https://docs.symbl.ai/docs/nebula-llm
`chat_models.tongyi.ChatTongyi`	阿里巴巴通义千问聊天模型集成。
`chat_models.volcengine_maas.VolcEngineMaasChat`	Volc Engine Maas 托管了大量模型。
`chat_models.writer.ChatWriter`	Writer 聊天模型。
`chat_models.yandex.ChatYandexGPT`	YandexGPT 大型语言模型。
`chat_models.yi.ChatYi`	Yi 聊天模型 API。
`chat_models.yuan2.ChatYuan2`	Yuan2.0 聊天模型 API。
`chat_models.zhipuai.ChatZhipuAI`	ZhipuAI 聊天模型集成。

函数

`chat_models.anthropic.convert_messages_to_prompt_anthropic`(...)	将消息列表格式化为Anthropic模型的完整提示
`chat_models.baichuan.aconnect_httpx_sse`(...)	用于连接到SSE流的异步上下文管理器。
`chat_models.baidu_qianfan_endpoint.convert_message_to_dict`(message)	将消息转换为可以传递给API的字典。
`chat_models.bedrock.convert_messages_to_prompt_mistral`(...)	将消息列表转换为mistral的提示。
`chat_models.cohere.get_cohere_chat_request`(...)	获取Cohere聊天API的请求。
`chat_models.cohere.get_role`(message)	获取消息的角色。
`chat_models.fireworks.acompletion_with_retry`(...)	使用tenacity重试异步完成调用。
`chat_models.fireworks.acompletion_with_retry_streaming`(...)	使用tenacity重试流式调用的完成操作。
`chat_models.fireworks.completion_with_retry`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`chat_models.fireworks.conditional_decorator`(...)	定义条件装饰器。
`chat_models.fireworks.convert_dict_to_message`(_dict)	将字典响应转换为消息。
`chat_models.friendli.get_chat_request`(messages)	获取Friendli聊天API的请求。
`chat_models.friendli.get_role`(message)	获取消息的角色。
`chat_models.google_palm.achat_with_retry`(...)	使用tenacity重试异步完成调用。
`chat_models.google_palm.chat_with_retry`(llm, ...)	使用tenacity重试完成调用。
`chat_models.gpt_router.acompletion_with_retry`(...)	使用tenacity重试异步完成调用。
`chat_models.gpt_router.completion_with_retry`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`chat_models.gpt_router.get_ordered_generation_requests`(...)	返回模型路由器输入的正文。
`chat_models.jinachat.acompletion_with_retry`(...)	使用tenacity重试异步完成调用。
`chat_models.litellm.acompletion_with_retry`(llm)	使用tenacity重试异步完成调用。
`chat_models.litellm_router.get_llm_output`(...)	从使用情况和参数中获取llm输出。
`chat_models.meta.convert_messages_to_prompt_llama`(...)	将消息列表转换为llama的提示。
`chat_models.minimax.aconnect_httpx_sse`(...)	用于连接到SSE流的异步上下文管理器。
`chat_models.minimax.connect_httpx_sse`(...)	用于连接到SSE流的上下文管理器。
`chat_models.openai.acompletion_with_retry`(llm)	使用tenacity重试异步完成调用。
`chat_models.premai.chat_with_retry`(llm, ...)	在完成调用中使用tenacity进行重试
`chat_models.premai.create_prem_retry_decorator`(llm, *)	为PremAI API错误创建一个重试装饰器。
`chat_models.reka.convert_to_reka_messages`(...)	将LangChain消息转换为Reka消息格式。
`chat_models.reka.process_content`(content)	处理内容以处理文本和媒体输入，返回内容项列表。
`chat_models.reka.process_content_item`(item)	处理单个内容项。
`chat_models.sparkllm.convert_dict_to_message`(_dict)
`chat_models.sparkllm.convert_message_to_dict`(message)
`chat_models.tongyi.convert_dict_to_message`(_dict)	将字典转换为消息。
`chat_models.tongyi.convert_message_chunk_to_message`(...)	将消息块转换为消息。
`chat_models.tongyi.convert_message_to_dict`(message)	将消息转换为字典。
`chat_models.volcengine_maas.convert_dict_to_message`(_dict)	将字典转换为消息。
`chat_models.yandex.acompletion_with_retry`(...)	使用 tenacity 重试异步完成调用。
`chat_models.yandex.completion_with_retry`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`chat_models.yi.aconnect_httpx_sse`(client, ...)
`chat_models.yuan2.acompletion_with_retry`(...)	使用tenacity重试异步完成调用。
`chat_models.zhipuai.aconnect_sse`(client, ...)	用于连接到SSE流的异步上下文管理器。
`chat_models.zhipuai.connect_sse`(client, ...)	用于连接到SSE流的上下文管理器。

已弃用的类

`chat_models.anthropic.ChatAnthropic`
`chat_models.azure_openai.AzureChatOpenAI`
`chat_models.bedrock.BedrockChat`
`chat_models.cohere.ChatCohere`
`chat_models.databricks.ChatDatabricks`
`chat_models.ernie.ErnieBotChat`
`chat_models.fireworks.ChatFireworks`
`chat_models.gigachat.GigaChat`
`chat_models.huggingface.ChatHuggingFace`
`chat_models.ollama.ChatOllama`
`chat_models.openai.ChatOpenAI`
`chat_models.solar.SolarChat`
`chat_models.vertexai.ChatVertexAI`

cross_encoders #

类

`cross_encoders.fake.FakeCrossEncoder`	假的交叉编码器模型。
`cross_encoders.huggingface.HuggingFaceCrossEncoder`	HuggingFace 交叉编码器模型。
`cross_encoders.sagemaker_endpoint.CrossEncoderContentHandler`()	CrossEncoder类的内容处理器。
`cross_encoders.sagemaker_endpoint.SagemakerEndpointCrossEncoder`	SageMaker推理CrossEncoder端点。

docstore #

类

`docstore.arbitrary_fn.DocstoreFn`(lookup_fn)	通过任意查找函数的文档存储。
`docstore.base.AddableMixin`()	支持添加文本的Mixin类。
`docstore.base.Docstore`()	访问存储文档的地方的接口。
`docstore.in_memory.InMemoryDocstore`([_dict])	简单的内存文档存储，以字典形式存在。
`docstore.wikipedia.Wikipedia`()	维基百科 API。

document_compressors #

类

`document_compressors.dashscope_rerank.DashScopeRerank`	使用DashScope Rerank API的文档压缩器。
`document_compressors.flashrank_rerank.FlashrankRerank`	使用Flashrank接口的文档压缩器。
`document_compressors.infinity_rerank.InfinityRerank`	使用Infinity Rerank API的文档压缩器。
`document_compressors.jina_rerank.JinaRerank`	使用Jina Rerank API的文档压缩器。
`document_compressors.llmlingua_filter.LLMLinguaCompressor`	使用LLMLingua项目进行压缩。
`document_compressors.openvino_rerank.OpenVINOReranker`	OpenVINO 重排序模型。
`document_compressors.openvino_rerank.RerankRequest`([...])	重新排序的请求。
`document_compressors.rankllm_rerank.ModelType`(value)
`document_compressors.rankllm_rerank.RankLLMRerank`	使用Flashrank接口的文档压缩器。
`document_compressors.volcengine_rerank.VolcengineRerank`	使用Volcengine Rerank API的文档压缩器。

document_loaders #

类

`document_loaders.acreom.AcreomLoader`(path[, ...])	从目录加载acreom保险库。
`document_loaders.airbyte.AirbyteCDKLoader`(...)	使用CDK实现的Airbyte源连接器加载。
`document_loaders.airbyte.AirbyteGongLoader`(...)	使用 Airbyte 源连接器从 Gong 加载。
`document_loaders.airbyte.AirbyteHubspotLoader`(...)	使用Airbyte源连接器从Hubspot加载。
`document_loaders.airbyte.AirbyteSalesforceLoader`(...)	使用Airbyte源连接器从Salesforce加载。
`document_loaders.airbyte.AirbyteShopifyLoader`(...)	使用Airbyte源连接器从Shopify加载。
`document_loaders.airbyte.AirbyteStripeLoader`(...)	使用Airbyte源连接器从Stripe加载。
`document_loaders.airbyte.AirbyteTypeformLoader`(...)	使用 Airbyte 源连接器从 Typeform 加载。
`document_loaders.airbyte.AirbyteZendeskSupportLoader`(...)	使用Airbyte源连接器从Zendesk Support加载。
`document_loaders.airbyte_json.AirbyteJSONLoader`(...)	加载本地的Airbyte json文件。
`document_loaders.airtable.AirtableLoader`(...)	加载 Airtable 表格。
`document_loaders.apify_dataset.ApifyDatasetLoader`	从Apify网络抓取、爬取和数据提取平台加载数据集。
`document_loaders.arcgis_loader.ArcGISLoader`(layer)	从ArcGIS FeatureLayer加载记录。
`document_loaders.arxiv.ArxivLoader`(query[, ...])	从Arxiv加载查询结果。
`document_loaders.assemblyai.AssemblyAIAudioLoaderById`(...)	加载 AssemblyAI 音频转录。
`document_loaders.assemblyai.AssemblyAIAudioTranscriptLoader`(...)	加载 AssemblyAI 音频转录。
`document_loaders.assemblyai.TranscriptFormat`(value)	用于文档加载器的转录格式。
`document_loaders.async_html.AsyncHtmlLoader`(...)	异步加载 HTML。
`document_loaders.athena.AthenaLoader`(query, ...)	从AWS Athena加载文档。
`document_loaders.azlyrics.AZLyricsLoader`([...])	加载 AZLyrics 网页。
`document_loaders.azure_ai_data.AzureAIDataLoader`(url)	从Azure AI数据加载。
`document_loaders.azure_blob_storage_container.AzureBlobStorageContainerLoader`(...)	从Azure Blob Storage容器加载。
`document_loaders.azure_blob_storage_file.AzureBlobStorageFileLoader`(...)	从Azure Blob Storage文件加载。
`document_loaders.baiducloud_bos_directory.BaiduBOSDirectoryLoader`(...)	从百度BOS目录加载。
`document_loaders.baiducloud_bos_file.BaiduBOSFileLoader`(...)	从百度云 BOS文件加载。
`document_loaders.base_o365.O365BaseLoader`	所有使用O365包的加载器的基类
`document_loaders.bibtex.BibtexLoader`(...[, ...])	加载一个bibtex文件。
`document_loaders.bilibili.BiliBiliLoader`(...)	从BiliBili视频中加载获取字幕。
`document_loaders.blackboard.BlackboardLoader`(...)	加载一个Blackboard课程。
`document_loaders.blob_loaders.cloud_blob_loader.CloudBlobLoader`(url, *)	从云URL或文件加载blobs。
`document_loaders.blob_loaders.file_system.FileSystemBlobLoader`(path, *)	加载本地文件系统中的blobs。
`document_loaders.blob_loaders.youtube_audio.YoutubeAudioLoader`(...)	将YouTube网址加载为音频文件。
`document_loaders.blockchain.BlockchainDocumentLoader`(...)	从区块链智能合约加载元素。
`document_loaders.blockchain.BlockchainType`(value)	支持的区块链的枚举器。
`document_loaders.brave_search.BraveSearchLoader`(...)	使用Brave Search引擎加载。
`document_loaders.browserbase.BrowserbaseLoader`(urls)	使用托管在Browserbase上的无头浏览器加载预渲染的网页。
`document_loaders.browserless.BrowserlessLoader`(...)	使用Browserless的/content端点加载网页。
`document_loaders.cassandra.CassandraLoader`(...)	用于Apache Cassandra的文档加载器。
`document_loaders.chatgpt.ChatGPTLoader`(log_file)	从导出的ChatGPT数据中加载对话。
`document_loaders.chm.CHMParser`(path)	Microsoft 编译的 HTML 帮助 (CHM) 解析器。
`document_loaders.chm.UnstructuredCHMLoader`(...)	使用Unstructured加载CHM文件。
`document_loaders.chromium.AsyncChromiumLoader`(urls, *)	使用无头模式的Chromium实例从URL中抓取HTML页面。
`document_loaders.college_confidential.CollegeConfidentialLoader`([...])	加载 College Confidential 网页。
`document_loaders.concurrent.ConcurrentLoader`(...)	并发加载和解析文档。
`document_loaders.confluence.ConfluenceLoader`(url)	加载 Confluence 页面。
`document_loaders.confluence.ContentFormat`(value)	Confluence页面内容格式的枚举器。
`document_loaders.conllu.CoNLLULoader`(file_path)	加载 CoNLL-U 文件。
`document_loaders.couchbase.CouchbaseLoader`(...)	从Couchbase加载文档。
`document_loaders.csv_loader.CSVLoader`(file_path)	将CSV文件加载到文档列表中。
`document_loaders.csv_loader.UnstructuredCSVLoader`(...)	使用Unstructured加载CSV文件。
`document_loaders.cube_semantic.CubeSemanticLoader`(...)	加载 Cube 语义层元数据。
`document_loaders.datadog_logs.DatadogLogsLoader`(...)	加载 Datadog 日志。
`document_loaders.dataframe.BaseDataFrameLoader`(...)	使用数据框对象进行初始化。
`document_loaders.dataframe.DataFrameLoader`(...)	加载 Pandas 数据框。
`document_loaders.dedoc.DedocAPIFileLoader`(...)	使用dedoc API加载文件。文件加载器会自动检测文件类型（即使扩展名错误）。默认情况下，加载器会调用本地托管的dedoc API。有关dedoc API的更多信息可以在dedoc文档中找到：https://dedoc.readthedocs.io/en/latest/dedoc_api_usage/api.html。
`document_loaders.dedoc.DedocBaseLoader`(...)	使用 dedoc (https://dedoc.readthedocs.io) 的基础加载器。
`document_loaders.dedoc.DedocFileLoader`(...)	DedocFileLoader 文档加载器集成，用于使用 dedoc 加载文件。
`document_loaders.diffbot.DiffbotLoader`(...)	加载 Diffbot json 文件。
`document_loaders.directory.DirectoryLoader`(...)	从目录加载。
`document_loaders.discord.DiscordChatLoader`(...)	加载 Discord 聊天记录。
`document_loaders.doc_intelligence.AzureAIDocumentIntelligenceLoader`(...)	使用Azure文档智能加载PDF。
`document_loaders.docusaurus.DocusaurusLoader`(url)	从Docusaurus文档加载。
`document_loaders.dropbox.DropboxLoader`	从Dropbox加载文件。
`document_loaders.duckdb_loader.DuckDBLoader`(query)	从 DuckDB 加载。
`document_loaders.email.OutlookMessageLoader`(...)	使用 extract_msg 加载 Outlook 邮件文件。
`document_loaders.email.UnstructuredEmailLoader`(...)	使用 Unstructured 加载电子邮件文件。
`document_loaders.epub.UnstructuredEPubLoader`(...)	使用Unstructured加载EPub文件。
`document_loaders.etherscan.EtherscanLoader`(...)	从Ethereum主网加载交易。
`document_loaders.evernote.EverNoteLoader`(...)	从EverNote加载。
`document_loaders.excel.UnstructuredExcelLoader`(...)	使用Unstructured加载Microsoft Excel文件。
`document_loaders.facebook_chat.FacebookChatLoader`(path)	加载Facebook Chat消息目录转储。
`document_loaders.fauna.FaunaLoader`(query, ...)	从 FaunaDB 加载。
`document_loaders.figma.FigmaFileLoader`(...)	加载 Figma 文件。
`document_loaders.firecrawl.FireCrawlLoader`(url, *)	FireCrawlLoader 文档加载器集成
`document_loaders.generic.GenericLoader`(...)	通用文档加载器。
`document_loaders.geodataframe.GeoDataFrameLoader`(...)	加载 geopandas 数据框。
`document_loaders.git.GitLoader`(repo_path[, ...])	加载 Git 仓库文件。
`document_loaders.gitbook.GitbookLoader`(web_page)	加载 GitBook 数据。
`document_loaders.github.BaseGitHubLoader`	加载 GitHub 仓库的问题。
`document_loaders.github.GitHubIssuesLoader`	加载 GitHub 仓库的问题。
`document_loaders.github.GithubFileLoader`	加载 GitHub 文件
`document_loaders.glue_catalog.GlueCatalogLoader`(...)	从AWS Glue加载表结构。
`document_loaders.gutenberg.GutenbergLoader`(...)	从Gutenberg.org加载。
`document_loaders.helpers.FileEncoding`(...)	文件编码作为NamedTuple。
`document_loaders.hn.HNLoader`([web_path, ...])	加载 Hacker News 数据。
`document_loaders.html.UnstructuredHTMLLoader`(...)	使用 Unstructured 加载 HTML 文件。
`document_loaders.html_bs.BSHTMLLoader`(file_path)	__ModuleName__ 文档加载器集成
`document_loaders.hugging_face_dataset.HuggingFaceDatasetLoader`(path)	从Hugging Face Hub数据集中加载。
`document_loaders.hugging_face_model.HuggingFaceModelLoader`(*)	从Hugging Face Hub加载模型信息，包括README内容。
`document_loaders.ifixit.IFixitLoader`(web_path)	加载 iFixit 维修指南、设备维基和答案。
`document_loaders.image.UnstructuredImageLoader`(...)	使用 Unstructured 加载 PNG 和 JPG 文件。
`document_loaders.image_captions.ImageCaptionLoader`(images)	加载图像描述。
`document_loaders.imsdb.IMSDbLoader`([...])	加载 IMSDb 网页。
`document_loaders.iugu.IuguLoader`(resource[, ...])	从 IUGU 加载。
`document_loaders.joplin.JoplinLoader`([...])	从Joplin加载笔记。
`document_loaders.json_loader.JSONLoader`(...)	使用 jq 模式加载 JSON 文件。
`document_loaders.kinetica_loader.KineticaLoader`(...)	从 Kinetica API 加载。
`document_loaders.lakefs.LakeFSClient`(...)	用于lakeFS的客户端。
`document_loaders.lakefs.LakeFSLoader`(...[, ...])	从 lakeFS 加载。
`document_loaders.lakefs.UnstructuredLakeFSLoader`(...)	从 lakeFS 加载为非结构化数据。
`document_loaders.larksuite.LarkSuiteDocLoader`(...)	从 LarkSuite (飞书) 加载。
`document_loaders.larksuite.LarkSuiteWikiLoader`(...)	从 LarkSuite (FeiShu) 维基加载。
`document_loaders.llmsherpa.LLMSherpaFileLoader`(...)	使用LLMSherpa加载文档。
`document_loaders.markdown.UnstructuredMarkdownLoader`(...)	使用Unstructured加载Markdown文件。
`document_loaders.mastodon.MastodonTootsLoader`(...)	加载 Mastodon 的 'toots'。
`document_loaders.max_compute.MaxComputeLoader`(...)	从阿里云MaxCompute表中加载。
`document_loaders.mediawikidump.MWDumpLoader`(...)	从XML文件加载MediaWiki转储。
`document_loaders.merge.MergedDataLoader`(loaders)	从多个加载器中合并文档
`document_loaders.mhtml.MHTMLLoader`(file_path)	使用BeautifulSoup解析MHTML文件。
`document_loaders.mintbase.MintbaseDocumentLoader`(...)	从区块链智能合约加载元素。
`document_loaders.modern_treasury.ModernTreasuryLoader`(...)	从 Modern Treasury 加载。
`document_loaders.mongodb.MongodbLoader`(...)	加载MongoDB文档。
`document_loaders.needle.NeedleLoader`([...])	NeedleLoader 是一个用于管理存储在集合中的文档的文档加载器。
`document_loaders.news.NewsURLLoader`(urls[, ...])	使用Unstructured从URL加载新闻文章。
`document_loaders.notebook.NotebookLoader`(path)	加载 Jupyter notebook (.ipynb) 文件。
`document_loaders.notion.NotionDirectoryLoader`(path, *)	加载 Notion 目录转储。
`document_loaders.notiondb.NotionDBLoader`(...)	从Notion DB加载。
`document_loaders.nuclia.NucliaLoader`(path, ...)	使用Nuclia Understanding API从任何文件类型加载。
`document_loaders.obs_directory.OBSDirectoryLoader`(...)	从华为OBS目录加载。
`document_loaders.obs_file.OBSFileLoader`(...)	从华为OBS文件加载。
`document_loaders.obsidian.ObsidianLoader`(path)	从目录加载Obsidian文件。
`document_loaders.odt.UnstructuredODTLoader`(...)	使用Unstructured加载OpenOffice ODT文件。
`document_loaders.onedrive.OneDriveLoader`	从Microsoft OneDrive加载文档。
`document_loaders.onedrive_file.OneDriveFileLoader`	从Microsoft OneDrive加载文件。
`document_loaders.onenote.OneNoteLoader`	从OneNote笔记本加载页面。
`document_loaders.open_city_data.OpenCityDataLoader`(...)	从Open City加载。
`document_loaders.oracleadb_loader.OracleAutonomousDatabaseLoader`(...)	从oracle adb加载
`document_loaders.oracleai.OracleDocLoader`(...)	使用 OracleDocLoader 读取文档 :param conn: Oracle 连接, :param params: 加载器参数。
`document_loaders.oracleai.OracleDocReader`()	读取文件
`document_loaders.oracleai.OracleTextSplitter`(...)	使用Oracle分块器分割文本。
`document_loaders.oracleai.ParseOracleDocMetadata`()	解析Oracle文档元数据...
`document_loaders.org_mode.UnstructuredOrgModeLoader`(...)	使用Unstructured加载Org-Mode文件。
`document_loaders.parsers.audio.AzureOpenAIWhisperParser`(*)	使用Azure OpenAI Whisper转录和解析音频文件。
`document_loaders.parsers.audio.FasterWhisperParser`(*)	使用faster-whisper转录和解析音频文件。
`document_loaders.parsers.audio.OpenAIWhisperParser`([...])	转录和解析音频文件。
`document_loaders.parsers.audio.OpenAIWhisperParserLocal`([...])	使用OpenAI Whisper模型转录和解析音频文件。
`document_loaders.parsers.audio.YandexSTTParser`(*)	转录和解析音频文件。
`document_loaders.parsers.doc_intelligence.AzureAIDocumentIntelligenceParser`(...)	使用Azure文档智能（原表单识别器）加载PDF。
`document_loaders.parsers.docai.DocAIParsingResults`(...)	用于存储Document AI解析结果的数据类。
`document_loaders.parsers.documentloader_adapter.DocumentLoaderAsParser`(...)
`document_loaders.parsers.generic.MimeTypeBasedParser`(...)	使用mime类型来解析blob的解析器。
`document_loaders.parsers.grobid.GrobidParser`(...)	使用 Grobid 加载文章 PDF 文件。
`document_loaders.parsers.grobid.ServerUnavailableException`	当Grobid服务器不可用时引发的异常。
`document_loaders.parsers.html.bs4.BS4HTMLParser`(*)	使用Beautiful Soup解析HTML文件。
`document_loaders.parsers.language.c.CSegmenter`(code)	C语言的代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.cobol.CobolSegmenter`(code)	COBOL 的代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.code_segmenter.CodeSegmenter`(code)	代码分段器的抽象类。
`document_loaders.parsers.language.cpp.CPPSegmenter`(code)	C++ 代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.csharp.CSharpSegmenter`(code)	C#代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.elixir.ElixirSegmenter`(code)	Elixir 代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.go.GoSegmenter`(code)	Go 代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.java.JavaSegmenter`(code)	Java代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.javascript.JavaScriptSegmenter`(code)	JavaScript 代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.kotlin.KotlinSegmenter`(code)	Kotlin 代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.language_parser.LanguageParser`([...])	使用相应的编程语言语法进行解析。
`document_loaders.parsers.language.lua.LuaSegmenter`(code)	Lua代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.perl.PerlSegmenter`(code)	Perl 的代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.php.PHPSegmenter`(code)	PHP 的代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.python.PythonSegmenter`(code)	Python 的代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.ruby.RubySegmenter`(code)	Ruby代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.rust.RustSegmenter`(code)	Rust代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.scala.ScalaSegmenter`(code)	Scala代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.sql.SQLSegmenter`(code)	SQL代码分段器。
`document_loaders.parsers.language.tree_sitter_segmenter.TreeSitterSegmenter`(code)	使用tree-sitter库的`CodeSegmenter`的抽象类。
`document_loaders.parsers.language.typescript.TypeScriptSegmenter`(code)	TypeScript 的代码分段器。
`document_loaders.parsers.msword.MsWordParser`()	解析来自blob的Microsoft Word文档。
`document_loaders.parsers.pdf.AmazonTextractPDFParser`([...])	将 PDF 文件发送到 Amazon Textract 并解析它们。
`document_loaders.parsers.pdf.DocumentIntelligenceParser`(...)	使用Azure文档智能（原表单识别器）加载PDF并在字符级别进行分块。
`document_loaders.parsers.pdf.PDFMinerParser`([...])	使用 PDFMiner 解析 PDF。
`document_loaders.parsers.pdf.PDFPlumberParser`([...])	使用 PDFPlumber 解析 PDF。
`document_loaders.parsers.pdf.PyMuPDFParser`([...])	使用 PyMuPDF 解析 PDF。
`document_loaders.parsers.pdf.PyPDFParser`([...])	使用 pypdf 加载 PDF
`document_loaders.parsers.pdf.PyPDFium2Parser`([...])	使用 PyPDFium2 解析 PDF。
`document_loaders.parsers.txt.TextParser`()	用于解析文本块的解析器。
`document_loaders.parsers.vsdx.VsdxParser`()	用于解析vsdx文件的解析器。
`document_loaders.pdf.AmazonTextractPDFLoader`(...)	从本地文件系统、HTTP 或 S3 加载 PDF 文件。
`document_loaders.pdf.BasePDFLoader`(file_path, *)	PDF 文件的基础加载器类。
`document_loaders.pdf.DedocPDFLoader`(file_path, *)	DedocPDFLoader 文档加载器集成，用于使用 dedoc 加载 PDF 文件。文件加载器可以自动检测 PDF 文档中文本层的正确性。请注意，__init__ 方法支持的参数与 DedocBaseLoader 的参数不同。
`document_loaders.pdf.DocumentIntelligenceLoader`(...)	使用Azure文档智能加载PDF
`document_loaders.pdf.MathpixPDFLoader`(file_path)	使用Mathpix服务加载PDF文件。
`document_loaders.pdf.OnlinePDFLoader`(...[, ...])	加载在线PDF。
`document_loaders.pdf.PDFMinerLoader`(file_path, *)	使用 PDFMiner 加载 PDF 文件。
`document_loaders.pdf.PDFMinerPDFasHTMLLoader`(...)	使用 PDFMiner 将 PDF 文件加载为 HTML 内容。
`document_loaders.pdf.PDFPlumberLoader`(file_path)	使用 pdfplumber 加载 PDF 文件。
`document_loaders.pdf.PagedPDFSplitter`	`PyPDFLoader` 的别名
`document_loaders.pdf.PyMuPDFLoader`(file_path, *)	使用 PyMuPDF 加载 PDF 文件。
`document_loaders.pdf.PyPDFDirectoryLoader`(path)	使用 pypdf 加载包含 PDF 文件的目录，并在字符级别进行分块。
`document_loaders.pdf.PyPDFLoader`(file_path)	PyPDFLoader 文档加载器集成
`document_loaders.pdf.PyPDFium2Loader`(...[, ...])	使用 pypdfium2 加载 PDF 并在字符级别进行分块。
`document_loaders.pdf.UnstructuredPDFLoader`(...)	使用Unstructured加载PDF文件。
`document_loaders.pdf.ZeroxPDFLoader`(file_path)	使用Zerox库的文档加载器：getomni-ai/zerox
`document_loaders.pebblo.PebbloSafeLoader`(...)	Pebblo Safe Loader 类是一个围绕文档加载器的包装器，使数据能够被审查。
`document_loaders.pebblo.PebbloTextLoader`(...)	文本数据的加载器。
`document_loaders.polars_dataframe.PolarsDataFrameLoader`(...)	加载 Polars 数据框。
`document_loaders.powerpoint.UnstructuredPowerPointLoader`(...)	使用Unstructured加载Microsoft PowerPoint文件。
`document_loaders.psychic.PsychicLoader`(...)	从 Psychic.dev 加载。
`document_loaders.pubmed.PubMedLoader`(query)	从PubMed生物医学库加载。
`document_loaders.pyspark_dataframe.PySparkDataFrameLoader`([...])	加载 PySpark 数据框。
`document_loaders.python.PythonLoader`(file_path)	加载 Python 文件，如果指定了非默认编码，则尊重该编码。
`document_loaders.quip.QuipLoader`(api_url, ...)	加载 Quip 页面。
`document_loaders.readthedocs.ReadTheDocsLoader`(path)	加载 ReadTheDocs 文档目录。
`document_loaders.recursive_url_loader.RecursiveUrlLoader`(url)	从根URL递归加载所有子链接。
`document_loaders.reddit.RedditPostsLoader`(...)	加载Reddit帖子。
`document_loaders.roam.RoamLoader`(path)	从目录加载Roam文件。
`document_loaders.rocksetdb.ColumnNotFoundError`(...)	列未找到错误。
`document_loaders.rocksetdb.RocksetLoader`(...)	从Rockset数据库加载。
`document_loaders.rspace.RSpaceLoader`(global_id)	从RSpace笔记本、文件夹、文档或PDF图库文件中加载内容。
`document_loaders.rss.RSSFeedLoader`([urls, ...])	使用Unstructured从RSS源加载新闻文章。
`document_loaders.rst.UnstructuredRSTLoader`(...)	使用Unstructured加载RST文件。
`document_loaders.rtf.UnstructuredRTFLoader`(...)	使用Unstructured加载RTF文件。
`document_loaders.s3_directory.S3DirectoryLoader`(bucket)	从Amazon AWS S3目录加载。
`document_loaders.s3_file.S3FileLoader`(...[, ...])	从Amazon AWS S3文件加载。
`document_loaders.scrapfly.ScrapflyLoader`(urls, *)	使用Scrapfly.io将URL转换为LLM可访问的Markdown。
`document_loaders.scrapingant.ScrapingAntLoader`(urls, *)	使用ScrapingAnt将URL转换为LLM可访问的Markdown。
`document_loaders.sharepoint.SharePointLoader`	从 SharePoint 加载。
`document_loaders.sitemap.SitemapLoader`(web_path)	加载站点地图及其URL。
`document_loaders.slack_directory.SlackDirectoryLoader`(...)	从Slack目录转储中加载。
`document_loaders.snowflake_loader.SnowflakeLoader`(...)	从 Snowflake API 加载。
`document_loaders.spider.SpiderLoader`(url, *)	使用Spider AI将网页加载为文档。
`document_loaders.spreedly.SpreedlyLoader`(...)	从 Spreedly API 加载。
`document_loaders.sql_database.SQLDatabaseLoader`(...)	通过查询SQLAlchemy支持的数据库表来加载文档。
`document_loaders.srt.SRTLoader`(file_path)	加载 .srt (字幕) 文件。
`document_loaders.stripe.StripeLoader`(resource)	从Stripe API加载。
`document_loaders.surrealdb.SurrealDBLoader`([...])	加载 SurrealDB 文档。
`document_loaders.telegram.TelegramChatApiLoader`([...])	加载 Telegram 聊天 json 目录转储。
`document_loaders.telegram.TelegramChatFileLoader`(path)	从Telegram聊天转储中加载。
`document_loaders.telegram.TelegramChatLoader`	`TelegramChatFileLoader` 的别名
`document_loaders.tencent_cos_directory.TencentCOSDirectoryLoader`(...)	从腾讯云COS目录加载。
`document_loaders.tencent_cos_file.TencentCOSFileLoader`(...)	从腾讯云COS文件加载。
`document_loaders.tensorflow_datasets.TensorflowDatasetLoader`(...)	从TensorFlow Dataset加载。
`document_loaders.text.TextLoader`(file_path)	加载文本文件。
`document_loaders.tidb.TiDBLoader`(...[, ...])	从TiDB加载文档。
`document_loaders.tomarkdown.ToMarkdownLoader`(...)	使用 2markdown API 加载 HTML。
`document_loaders.toml.TomlLoader`(source)	加载 TOML 文件。
`document_loaders.trello.TrelloLoader`(client, ...)	从Trello看板加载卡片。
`document_loaders.tsv.UnstructuredTSVLoader`(...)	使用 Unstructured 加载 TSV 文件。
`document_loaders.twitter.TwitterTweetLoader`(...)	加载 Twitter 推文。
`document_loaders.unstructured.UnstructuredBaseLoader`([...])	使用 Unstructured 的基础加载器。
`document_loaders.url.UnstructuredURLLoader`(urls)	使用Unstructured从远程URL加载文件。
`document_loaders.url_playwright.PlaywrightEvaluator`()	所有评估器的抽象基类。
`document_loaders.url_playwright.PlaywrightURLLoader`(urls)	使用Playwright加载HTML页面并使用Unstructured解析。
`document_loaders.url_playwright.UnstructuredHtmlEvaluator`([...])	使用unstructured库评估页面HTML内容。
`document_loaders.url_selenium.SeleniumURLLoader`(urls)	使用 Selenium 加载 HTML 页面并使用 Unstructured 进行解析。
`document_loaders.vsdx.VsdxLoader`(file_path)	使用文件路径进行初始化。
`document_loaders.weather.WeatherDataLoader`(...)	使用Open Weather Map API加载天气数据。
`document_loaders.web_base.WebBaseLoader`([...])	WebBaseLoader 文档加载器集成
`document_loaders.whatsapp_chat.WhatsAppChatLoader`(path)	加载 WhatsApp 消息文本文件。
`document_loaders.wikipedia.WikipediaLoader`(query)	从Wikipedia加载。
`document_loaders.word_document.Docx2txtLoader`(...)	使用 docx2txt 加载 DOCX 文件并在字符级别进行分块。
`document_loaders.word_document.UnstructuredWordDocumentLoader`(...)	使用Unstructured加载Microsoft Word文件。
`document_loaders.xml.UnstructuredXMLLoader`(...)	使用 Unstructured 加载 XML 文件。
`document_loaders.xorbits.XorbitsLoader`(...)	加载 Xorbits 数据框。
`document_loaders.youtube.GoogleApiClient`([...])	通用的Google API客户端。
`document_loaders.youtube.GoogleApiYoutubeLoader`(...)	从YouTube频道加载所有视频。
`document_loaders.youtube.TranscriptFormat`(value)	YoutubeLoader 的转录输出格式。
`document_loaders.youtube.YoutubeLoader`(video_id)	加载 YouTube 视频字幕。
`document_loaders.yuque.YuqueLoader`(access_token)	从Yuque加载文档。

函数

`document_loaders.base_o365.fetch_extensions`(...)	获取指定文件类型的MIME类型。
`document_loaders.base_o365.fetch_mime_types`(...)	获取指定文件类型的MIME类型。
`document_loaders.chatgpt.concatenate_rows`(...)	将消息信息组合成可读的格式，准备使用。
`document_loaders.facebook_chat.concatenate_rows`(row)	将消息信息组合成可读的格式，以便使用。
`document_loaders.helpers.detect_file_encodings`(...)	尝试检测文件编码。
`document_loaders.notebook.concatenate_cells`(...)	将单元格信息组合成可读格式，准备使用。
`document_loaders.notebook.remove_newlines`(x)	递归地移除换行符，无论它们存储在何种数据结构中。
`document_loaders.parsers.pdf.extract_from_images_with_rapidocr`(images)	使用RapidOCR从图像中提取文本。
`document_loaders.parsers.registry.get_parser`(...)	通过解析器名称获取解析器。
`document_loaders.rocksetdb.default_joiner`(docs)	内容列的默认连接器。
`document_loaders.telegram.concatenate_rows`(row)	将消息信息组合成可读格式，准备使用。
`document_loaders.telegram.text_to_docs`(text)	将字符串或字符串列表转换为带有元数据的文档列表。
`document_loaders.unstructured.get_elements_from_api`([...])	从Unstructured API中检索元素列表。
`document_loaders.unstructured.satisfies_min_unstructured_version`(...)	检查已安装的Unstructured版本是否超过相关功能所需的最低版本。
`document_loaders.unstructured.validate_unstructured_version`(...)	如果Unstructured版本未超过指定的最小值，则引发错误。
`document_loaders.whatsapp_chat.concatenate_rows`(...)	将消息信息组合成可读格式，准备使用。

已弃用的类

`document_loaders.astradb.AstraDBLoader`(...)
`document_loaders.bigquery.BigQueryLoader`(query)
`document_loaders.docugami.DocugamiLoader`
`document_loaders.gcs_directory.GCSDirectoryLoader`(...)
`document_loaders.gcs_file.GCSFileLoader`(...)
`document_loaders.google_speech_to_text.GoogleSpeechToTextLoader`(...)
`document_loaders.googledrive.GoogleDriveLoader`
`document_loaders.parsers.docai.DocAIParser`(*)
`document_loaders.unstructured.UnstructuredAPIFileIOLoader`(file, *)
`document_loaders.unstructured.UnstructuredAPIFileLoader`(...)
`document_loaders.unstructured.UnstructuredFileIOLoader`(file, *)
`document_loaders.unstructured.UnstructuredFileLoader`(...)

document_transformers #

类

`document_transformers.beautiful_soup_transformer.BeautifulSoupTransformer`()	通过提取特定标签并移除不需要的标签来转换HTML内容。
`document_transformers.doctran_text_extract.DoctranPropertyExtractor`(...)	使用 doctran 从文本文档中提取属性。
`document_transformers.doctran_text_qa.DoctranQATransformer`([...])	使用 doctran 从文本文档中提取问答。
`document_transformers.doctran_text_translate.DoctranTextTranslator`([...])	使用 doctran 翻译文本文档。
`document_transformers.embeddings_redundant_filter.EmbeddingsClusteringFilter`	对文档向量执行K-means聚类。
`document_transformers.embeddings_redundant_filter.EmbeddingsRedundantFilter`	通过比较嵌入来过滤掉冗余文档的过滤器。
`document_transformers.html2text.Html2TextTransformer`([...])	用替换字符串替换特定搜索模式的出现
`document_transformers.long_context_reorder.LongContextReorder`	重新排序长上下文。
`document_transformers.markdownify.MarkdownifyTransformer`([...])	使用markdownify库将HTML文档转换为Markdown格式，并提供可自定义的选项来处理链接、图像、其他标签和标题样式。
`document_transformers.nuclia_text_transform.NucliaTextTransformer`(nua)	Nuclia 文本转换器。
`document_transformers.openai_functions.OpenAIMetadataTagger`	使用OpenAI函数从文档内容中提取元数据标签。

函数

`document_transformers.beautiful_soup_transformer.get_navigable_strings`(...)	从BeautifulSoup元素中获取所有可导航的字符串。
`document_transformers.embeddings_redundant_filter.get_stateful_documents`(...)	将文档列表转换为带有状态的文档列表。
`document_transformers.openai_functions.create_metadata_tagger`(...)	创建一个使用OpenAI函数链自动生成元数据的DocumentTransformer

已弃用的类

document_transformers.google_translate.GoogleTranslateTransformer(...)

嵌入 #

类

`embeddings.aleph_alpha.AlephAlphaAsymmetricSemanticEmbedding`	Aleph Alpha 的非对称语义嵌入。
`embeddings.aleph_alpha.AlephAlphaSymmetricSemanticEmbedding`	Aleph Alpha 语义嵌入的对称版本。
`embeddings.anyscale.AnyscaleEmbeddings`	Anyscale 嵌入 API。
`embeddings.ascend.AscendEmbeddings`	Ascend NPU 加速的嵌入模型
`embeddings.awa.AwaEmbeddings`	使用Awa DB嵌入文档和查询。
`embeddings.baichuan.BaichuanTextEmbeddings`	百川文本嵌入模型。
`embeddings.baidu_qianfan_endpoint.QianfanEmbeddingsEndpoint`	百度千帆嵌入模型。
`embeddings.bookend.BookendEmbeddings`	Bookend AI 的 sentence_transformers 嵌入模型。
`embeddings.clarifai.ClarifaiEmbeddings`	Clarifai 嵌入模型。
`embeddings.cloudflare_workersai.CloudflareWorkersAIEmbeddings`	Cloudflare Workers AI 嵌入模型。
`embeddings.dashscope.DashScopeEmbeddings`	DashScope 嵌入模型。
`embeddings.deepinfra.DeepInfraEmbeddings`	Deep Infra 的嵌入推理服务。
`embeddings.edenai.EdenAiEmbeddings`	EdenAI 嵌入。
`embeddings.embaas.EmbaasEmbeddings`	Embaas的嵌入服务。
`embeddings.embaas.EmbaasEmbeddingsPayload`	Embaas嵌入API的有效载荷。
`embeddings.fake.DeterministicFakeEmbedding`	对于相同的文本，总是返回相同嵌入向量的假嵌入模型。
`embeddings.fake.FakeEmbeddings`	假的嵌入模型。
`embeddings.fastembed.FastEmbedEmbeddings`	Qdrant FastEmbedding 模型。
`embeddings.google_palm.GooglePalmEmbeddings`	Google的PaLM嵌入API。
`embeddings.gpt4all.GPT4AllEmbeddings`	GPT4All 嵌入模型。
`embeddings.gradient_ai.GradientEmbeddings`	Gradient.ai 嵌入模型。
`embeddings.gradient_ai.TinyAsyncGradientEmbeddingClient`(...)	已弃用，TinyAsyncGradientEmbeddingClient 已被移除。
`embeddings.huggingface.HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings`	使用HuggingFace API嵌入文本。
`embeddings.huggingface.HuggingFaceInstructEmbeddings`	围绕 sentence_transformers 嵌入模型的封装器。
`embeddings.hunyuan.HunyuanEmbeddings`	腾讯混元嵌入模型API由腾讯提供。
`embeddings.infinity.InfinityEmbeddings`	用于infinity包的自托管嵌入模型。
`embeddings.infinity.TinyAsyncOpenAIInfinityEmbeddingClient`([...])	用于嵌入Infinity的辅助工具。
`embeddings.infinity_local.InfinityEmbeddingsLocal`	优化的Infinity嵌入模型。
`embeddings.ipex_llm.IpexLLMBgeEmbeddings`	在Intel CPU和GPU上使用IPEX-LLM优化的BGE嵌入模型的封装器。
`embeddings.itrex.QuantizedBgeEmbeddings`	利用Itrex运行时来释放压缩NLP模型的性能。
`embeddings.javelin_ai_gateway.JavelinAIGatewayEmbeddings`	Javelin AI Gateway 嵌入。
`embeddings.jina.JinaEmbeddings`	Jina 嵌入模型。
`embeddings.johnsnowlabs.JohnSnowLabsEmbeddings`	JohnSnowLabs 嵌入模型
`embeddings.laser.LaserEmbeddings`	LASER 语言无关的句子表示。
`embeddings.llamacpp.LlamaCppEmbeddings`	llama.cpp 嵌入模型。
`embeddings.llamafile.LlamafileEmbeddings`	Llamafile 允许你使用单个文件分发和运行大型语言模型。
`embeddings.llm_rails.LLMRailsEmbeddings`	LLMRails 嵌入模型。
`embeddings.localai.LocalAIEmbeddings`	LocalAI 嵌入模型。
`embeddings.minimax.MiniMaxEmbeddings`	MiniMax 嵌入模型集成。
`embeddings.mlflow.MlflowCohereEmbeddings`	MLflow中的Cohere嵌入LLMs。
`embeddings.mlflow.MlflowEmbeddings`	在MLflow中嵌入LLMs。
`embeddings.mlflow_gateway.MlflowAIGatewayEmbeddings`	MLflow AI Gateway 嵌入。
`embeddings.model2vec.Model2vecEmbeddings`(model)	Model2Vec 嵌入模型。
`embeddings.modelscope_hub.ModelScopeEmbeddings`	ModelScopeHub 嵌入模型。
`embeddings.mosaicml.MosaicMLInstructorEmbeddings`	MosaicML 嵌入服务。
`embeddings.naver.ClovaXEmbeddings`	NCP ClovaStudio 嵌入 API。
`embeddings.nlpcloud.NLPCloudEmbeddings`	NLP Cloud 嵌入模型。
`embeddings.oci_generative_ai.OCIAuthType`(value)	OCI 认证类型作为枚举器。
`embeddings.oci_generative_ai.OCIGenAIEmbeddings`	OCI 嵌入模型。
`embeddings.octoai_embeddings.OctoAIEmbeddings`	OctoAI 计算服务嵌入模型。
`embeddings.openvino.OpenVINOBgeEmbeddings`	OpenVNO BGE 嵌入模型。
`embeddings.openvino.OpenVINOEmbeddings`	OpenVINO 嵌入模型。
`embeddings.optimum_intel.QuantizedBiEncoderEmbeddings`	量化的双编码器嵌入模型。
`embeddings.oracleai.OracleEmbeddings`	获取嵌入
`embeddings.ovhcloud.OVHCloudEmbeddings`	OVHcloud AI 端点嵌入。
`embeddings.premai.PremAIEmbeddings`	Prem的嵌入API
`embeddings.sagemaker_endpoint.EmbeddingsContentHandler`()	LLM 类的内容处理器。
`embeddings.sagemaker_endpoint.SagemakerEndpointEmbeddings`	自定义的Sagemaker推理端点。
`embeddings.sambanova.SambaStudioEmbeddings`	SambaNova 嵌入模型。
`embeddings.self_hosted.SelfHostedEmbeddings`	在自托管的远程硬件上自定义嵌入模型。
`embeddings.self_hosted_hugging_face.SelfHostedHuggingFaceEmbeddings`	在自托管的远程硬件上的HuggingFace嵌入模型。
`embeddings.self_hosted_hugging_face.SelfHostedHuggingFaceInstructEmbeddings`	在自托管的远程硬件上的HuggingFace InstructEmbedding模型。
`embeddings.spacy_embeddings.SpacyEmbeddings`	通过spaCy模型生成的嵌入。
`embeddings.sparkllm.AssembleHeaderException`(msg)	在头部组装过程中出现错误时引发的异常。
`embeddings.sparkllm.SparkLLMTextEmbeddings`	SparkLLM 嵌入模型集成。
`embeddings.sparkllm.Url`(host, path, schema)	用于解析URL的URL类。
`embeddings.tensorflow_hub.TensorflowHubEmbeddings`	TensorflowHub 嵌入模型。
`embeddings.text2vec.Text2vecEmbeddings`	text2vec 嵌入模型。
`embeddings.textembed.AsyncOpenAITextEmbedEmbeddingClient`([...])	一个用于处理同步和异步请求到TextEmbed API的客户端。
`embeddings.textembed.TextEmbedEmbeddings`	一个用于处理向TextEmbed API发送嵌入请求的类。
`embeddings.titan_takeoff.Device`(value[, ...])	用于推理的设备，cuda 或 cpu。
`embeddings.titan_takeoff.MissingConsumerGroup`	在初始化TitanTakeoffEmbed或嵌入请求时未提供消费者组时引发的异常。
`embeddings.titan_takeoff.ReaderConfig`	用于在Takeoff中部署的读取器的配置。
`embeddings.titan_takeoff.TakeoffEmbeddingException`	用于与Takeoff Embedding类接口的自定义异常。
`embeddings.titan_takeoff.TitanTakeoffEmbed`([...])	与Takeoff推理API接口，用于嵌入模型。
`embeddings.volcengine.VolcanoEmbeddings`	Volcengine Embeddings 嵌入模型。
`embeddings.xinference.XinferenceEmbeddings`([...])	Xinference 嵌入模型。
`embeddings.yandex.YandexGPTEmbeddings`	YandexGPT 嵌入模型。
`embeddings.zhipuai.ZhipuAIEmbeddings`	ZhipuAI 嵌入模型集成。

函数

`embeddings.dashscope.embed_with_retry`(...)	使用tenacity重试嵌入调用。
`embeddings.google_palm.embed_with_retry`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`embeddings.jina.get_bytes_str`(file_path)	获取文件的字节字符串。
`embeddings.jina.is_local`(url)	检查URL是否为本地文件。
`embeddings.localai.async_embed_with_retry`(...)	使用tenacity重试嵌入调用。
`embeddings.localai.embed_with_retry`(...)	使用tenacity重试嵌入调用。
`embeddings.minimax.embed_with_retry`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`embeddings.nemo.is_endpoint_live`(url, ...)	通过向指定的URL发送GET请求来检查端点是否处于活动状态。
`embeddings.openai.async_embed_with_retry`(...)	使用tenacity重试嵌入调用。
`embeddings.openai.embed_with_retry`(...)	使用 tenacity 重试嵌入调用。
`embeddings.premai.create_prem_retry_decorator`(...)	为PremAIEmbeddings创建一个重试装饰器。
`embeddings.premai.embed_with_retry`(embedder, ...)	使用tenacity进行嵌入调用的重试
`embeddings.self_hosted_hugging_face.load_embedding_model`(...)	加载嵌入模型。
`embeddings.solar.embed_with_retry`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`embeddings.voyageai.embed_with_retry`(...)	使用tenacity重试嵌入调用。

已弃用的类

`embeddings.azure_openai.AzureOpenAIEmbeddings`
`embeddings.bedrock.BedrockEmbeddings`
`embeddings.clova.ClovaEmbeddings`
`embeddings.cohere.CohereEmbeddings`
`embeddings.databricks.DatabricksEmbeddings`
`embeddings.elasticsearch.ElasticsearchEmbeddings`(...)
`embeddings.ernie.ErnieEmbeddings`
`embeddings.gigachat.GigaChatEmbeddings`
`embeddings.huggingface.HuggingFaceBgeEmbeddings`
`embeddings.huggingface.HuggingFaceEmbeddings`
`embeddings.huggingface_hub.HuggingFaceHubEmbeddings`
`embeddings.nemo.NeMoEmbeddings`
`embeddings.ollama.OllamaEmbeddings`
`embeddings.openai.OpenAIEmbeddings`
`embeddings.solar.SolarEmbeddings`
`embeddings.vertexai.VertexAIEmbeddings`
`embeddings.voyageai.VoyageEmbeddings`

example_selectors #

类

example_selectors.ngram_overlap.NGramOverlapExampleSelector

根据ngram重叠分数（来自NLTK包的sentence_bleu分数）选择和排序示例。

函数

example_selectors.ngram_overlap.ngram_overlap_score(...)

计算源和示例的ngram重叠分数，作为来自NLTK包的sentence_bleu分数。

graph_vectorstores #

类

`graph_vectorstores.base.GraphVectorStore`(...)
`graph_vectorstores.base.GraphVectorStoreRetriever`
`graph_vectorstores.base.Node`
`graph_vectorstores.cassandra.AdjacentNode`(...)	创建一个相邻节点。
`graph_vectorstores.cassandra.CassandraGraphVectorStore`(...)
`graph_vectorstores.extractors.gliner_link_extractor.GLiNERLinkExtractor`(...)
`graph_vectorstores.extractors.hierarchy_link_extractor.HierarchyLinkExtractor`(*)
`graph_vectorstores.extractors.html_link_extractor.HtmlInput`(...)
`graph_vectorstores.extractors.html_link_extractor.HtmlLinkExtractor`(*)
`graph_vectorstores.extractors.keybert_link_extractor.KeybertLinkExtractor`(*)
`graph_vectorstores.extractors.link_extractor.LinkExtractor`(...)
`graph_vectorstores.extractors.link_extractor_adapter.LinkExtractorAdapter`(...)
`graph_vectorstores.extractors.link_extractor_transformer.LinkExtractorTransformer`(...)
`graph_vectorstores.links.Link`(kind, ...)
`graph_vectorstores.mmr_helper.MmrHelper`(k, ...)	用于执行MMR遍历查询的助手。

函数

`graph_vectorstores.base.nodes_to_documents`(nodes)
`graph_vectorstores.links.add_links`(doc, *links)
`graph_vectorstores.links.copy_with_links`(...)
`graph_vectorstores.links.get_links`(doc)
`graph_vectorstores.networkx.documents_to_networkx`(...)	返回与文档对应的networkx有向图。
`graph_vectorstores.visualize.render_graphviz`(...)

graphs #

类

`graphs.age_graph.AGEGraph`(graph_name, conf)	用于图操作的Apache AGE封装器。
`graphs.age_graph.AGEQueryException`(exception)	AGE查询的异常。
`graphs.arangodb_graph.ArangoGraph`(db)	用于图操作的ArangoDB封装器。
`graphs.falkordb_graph.FalkorDBGraph`(database)	用于图操作的FalkorDB封装器。
`graphs.graph_document.GraphDocument`	表示由节点和关系组成的图文档。
`graphs.graph_document.Node`	表示图中具有相关属性的节点。
`graphs.graph_document.Relationship`	表示图中两个节点之间的有向关系。
`graphs.graph_store.GraphStore`()	用于图操作的抽象类。
`graphs.gremlin_graph.GremlinGraph`([url, ...])	用于图操作的Gremlin封装器。
`graphs.hugegraph.HugeGraph`([username, ...])	用于图操作的HugeGraph包装器。
`graphs.index_creator.GraphIndexCreator`	创建图索引的功能。
`graphs.kuzu_graph.KuzuGraph`(db[, database, ...])	用于图操作的Kùzu包装器。
`graphs.memgraph_graph.MemgraphGraph`([url, ...])	用于图操作的Memgraph包装器。
`graphs.nebula_graph.NebulaGraph`(space[, ...])	用于图操作的NebulaGraph包装器。
`graphs.neptune_graph.BaseNeptuneGraph`()	Neptune 的抽象基类。
`graphs.neptune_graph.NeptuneAnalyticsGraph`(...)	用于图操作的Neptune Analytics封装器。
`graphs.neptune_graph.NeptuneGraph`(host[, ...])	用于图操作的Neptune封装器。
`graphs.neptune_graph.NeptuneQueryException`(...)	Neptune查询的异常。
`graphs.neptune_rdf_graph.NeptuneRdfGraph`(host)	用于RDF图操作的Neptune封装器。
`graphs.networkx_graph.KnowledgeTriple`(...)	图中的知识三元组。
`graphs.networkx_graph.NetworkxEntityGraph`([graph])	用于实体图操作的Networkx封装器。
`graphs.ontotext_graphdb_graph.OntotextGraphDBGraph`(...)	用于图操作的Ontotext GraphDB https://graphdb.ontotext.com/ 封装器。
`graphs.rdf_graph.RdfGraph`([source_file, ...])	用于图操作的RDFlib包装器。
`graphs.tigergraph_graph.TigerGraph`(conn)	用于图操作的TigerGraph封装器。

函数

`graphs.arangodb_graph.get_arangodb_client`([...])	从凭据中获取Arango DB客户端。
`graphs.memgraph_graph.get_reformated_schema`(...)
`graphs.memgraph_graph.get_schema_subset`(data)
`graphs.memgraph_graph.transform_schema_to_text`(schema)
`graphs.networkx_graph.get_entities`(entity_str)	从实体字符串中提取实体。
`graphs.networkx_graph.parse_triples`(...)	从知识字符串中解析知识三元组。

已弃用的类

graphs.neo4j_graph.Neo4jGraph([url, ...])

已弃用的函数

`graphs.neo4j_graph.clean_string_values`(text)
`graphs.neo4j_graph.value_sanitize`(d)

索引 #

类

indexes.base.RecordManager(namespace)

记录管理器的抽象基类。

llms #

类

`llms.ai21.AI21`	AI21 大型语言模型。
`llms.ai21.AI21PenaltyData`	AI21惩罚数据的参数。
`llms.aleph_alpha.AlephAlpha`	Aleph Alpha 大型语言模型。
`llms.amazon_api_gateway.AmazonAPIGateway`	Amazon API Gateway 用于访问托管在 AWS 上的 LLM 模型。
`llms.amazon_api_gateway.ContentHandlerAmazonAPIGateway`()	适配器，用于将Langchain的输入准备为LLM模型期望的格式。
`llms.anyscale.Anyscale`	Anyscale 大型语言模型。
`llms.aphrodite.Aphrodite`	Aphrodite 语言模型。
`llms.arcee.Arcee`	Arcee的领域适应语言模型（DALMs）。
`llms.aviary.Aviary`	Aviary 托管的模型。
`llms.aviary.AviaryBackend`(backend_url, bearer)	Aviary 后端。
`llms.azureml_endpoint.AzureMLBaseEndpoint`	Azure ML 在线端点模型。
`llms.azureml_endpoint.AzureMLEndpointApiType`(value)	Azure ML 端点 API 类型。
`llms.azureml_endpoint.AzureMLEndpointClient`(...)	AzureML 托管终端客户端。
`llms.azureml_endpoint.AzureMLOnlineEndpoint`	Azure ML 在线端点模型。
`llms.azureml_endpoint.ContentFormatterBase`()	将AzureML端点的请求和响应转换为符合所需模式。
`llms.azureml_endpoint.CustomOpenAIContentFormatter`()	用于使用类似OpenAI API方案的模型的内容格式化器。
`llms.azureml_endpoint.DollyContentFormatter`()	Dolly-v2-12b 模型的内容处理器
`llms.azureml_endpoint.GPT2ContentFormatter`()	GPT2的内容处理器
`llms.azureml_endpoint.HFContentFormatter`()	用于HuggingFace目录中的LLMs的内容处理器。
`llms.azureml_endpoint.LlamaContentFormatter`()	已弃用：保留以向后兼容
`llms.azureml_endpoint.OSSContentFormatter`()	已弃用：保留以向后兼容
`llms.baichuan.BaichuanLLM`	百川大语言模型。
`llms.baidu_qianfan_endpoint.QianfanLLMEndpoint`	百度千帆完成模型集成。
`llms.bananadev.Banana`	Banana 大型语言模型。
`llms.baseten.Baseten`	Baseten 模型
`llms.beam.Beam`	用于gpt2大型语言模型的Beam API。
`llms.bedrock.BedrockBase`	Bedrock 模型的基类。
`llms.bedrock.LLMInputOutputAdapter`()	适配器类，用于将Langchain的输入准备为LLM模型期望的格式。
`llms.bigdl_llm.BigdlLLM`	BigdlLLM模型的封装器
`llms.bittensor.NIBittensorLLM`	NIBittensor 大语言模型
`llms.cerebriumai.CerebriumAI`	CerebriumAI 大型语言模型。
`llms.chatglm.ChatGLM`	ChatGLM LLM 服务。
`llms.chatglm3.ChatGLM3`	ChatGLM3 LLM 服务。
`llms.clarifai.Clarifai`	Clarifai 大型语言模型。
`llms.cloudflare_workersai.CloudflareWorkersAI`	Cloudflare Workers AI 服务。
`llms.ctransformers.CTransformers`	C Transformers LLM 模型。
`llms.ctranslate2.CTranslate2`	CTranslate2 语言模型。
`llms.deepinfra.DeepInfra`	DeepInfra 模型。
`llms.deepsparse.DeepSparse`	Neural Magic DeepSparse LLM 接口。
`llms.edenai.EdenAI`	EdenAI 模型。
`llms.exllamav2.ExLlamaV2`	ExllamaV2 API.
`llms.fake.FakeListLLM`	用于测试的假LLM。
`llms.fake.FakeStreamingListLLM`	用于测试的假流式列表LLM。
`llms.forefrontai.ForefrontAI`	ForefrontAI 大型语言模型。
`llms.friendli.BaseFriendli`	Friendli 的基类。
`llms.friendli.Friendli`	Friendli 大语言模型。
`llms.gigachat.GigaChat`	GigaChat 大型语言模型 API。
`llms.gooseai.GooseAI`	GooseAI 大型语言模型。
`llms.gpt4all.GPT4All`	GPT4All 语言模型。
`llms.gradient_ai.GradientLLM`	Gradient.ai LLM 端点。
`llms.gradient_ai.TrainResult`	训练结果。
`llms.human.HumanInputLLM`	用户输入作为响应。
`llms.ipex_llm.IpexLLM`	IpexLLM 模型。
`llms.javelin_ai_gateway.JavelinAIGateway`	Javelin AI Gateway 大语言模型。
`llms.javelin_ai_gateway.Params`	Javelin AI Gateway LLM 的参数。
`llms.koboldai.KoboldApiLLM`	Kobold API 语言模型。
`llms.konko.Konko`	Konko AI 模型。
`llms.layerup_security.LayerupSecurity`	Layerup Security LLM 服务。
`llms.llamacpp.LlamaCpp`	llama.cpp 模型。
`llms.llamafile.Llamafile`	Llamafile 允许你使用单个文件分发和运行大型语言模型。
`llms.manifest.ManifestWrapper`	HazyResearch 的 Manifest 库。
`llms.minimax.Minimax`	Minimax 大型语言模型。
`llms.minimax.MinimaxCommon`	Minimax 大语言模型的通用参数。
`llms.mlflow.Mlflow`	MLflow LLM 服务。
`llms.mlflow_ai_gateway.MlflowAIGateway`	MLflow AI Gateway 大语言模型。
`llms.mlflow_ai_gateway.Params`	MLflow AI Gateway LLM 的参数。
`llms.mlx_pipeline.MLXPipeline`	MLX 管道 API。
`llms.modal.Modal`	Modal 大型语言模型。
`llms.moonshot.Moonshot`	Moonshot 大语言模型。
`llms.moonshot.MoonshotCommon`	Moonshot LLMs 的通用参数。
`llms.mosaicml.MosaicML`	MosaicML 大语言模型服务。
`llms.nlpcloud.NLPCloud`	NLPCloud 大型语言模型。
`llms.oci_data_science_model_deployment_endpoint.BaseOCIModelDeployment`	用于在OCI数据科学模型部署上部署的LLM的基类。
`llms.oci_data_science_model_deployment_endpoint.OCIModelDeploymentLLM`	部署在OCI数据科学模型部署上的LLM。
`llms.oci_data_science_model_deployment_endpoint.OCIModelDeploymentTGI`	OCI 数据科学模型部署 TGI 端点。
`llms.oci_data_science_model_deployment_endpoint.OCIModelDeploymentVLLM`	VLLM 部署在 OCI 数据科学模型部署上
`llms.oci_data_science_model_deployment_endpoint.ServerError`	在进行推理时遇到服务器错误时引发。
`llms.oci_data_science_model_deployment_endpoint.TokenExpiredError`	当令牌过期时引发。
`llms.oci_generative_ai.CohereProvider`()
`llms.oci_generative_ai.MetaProvider`()
`llms.oci_generative_ai.OCIAuthType`(value[, ...])	OCI 认证类型作为枚举器。
`llms.oci_generative_ai.OCIGenAI`	OCI 大型语言模型。
`llms.oci_generative_ai.OCIGenAIBase`	OCI GenAI 模型的基类
`llms.oci_generative_ai.Provider`()
`llms.octoai_endpoint.OctoAIEndpoint`	OctoAI LLM 端点 - 兼容 OpenAI。
`llms.ollama.OllamaEndpointNotFoundError`	当找不到Ollama端点时引发。
`llms.opaqueprompts.OpaquePrompts`	使用OpaquePrompts来清理提示的LLM。
`llms.openai.BaseOpenAI`	基础 OpenAI 大语言模型类。
`llms.openllm.OpenLLM`	OpenAI兼容的API客户端，用于OpenLLM服务器
`llms.openlm.OpenLM`	OpenLM 模型。
`llms.outlines.Outlines`	Outlines库的LLM包装器。
`llms.pai_eas_endpoint.PaiEasEndpoint`	Langchain LLM 类，用于帮助访问 eass llm 服务。
`llms.petals.Petals`	Petals 开花模型。
`llms.pipelineai.PipelineAI`	PipelineAI 大型语言模型。
`llms.predibase.Predibase`	使用您的Predibase模型与Langchain。
`llms.promptlayer_openai.PromptLayerOpenAI`	PromptLayer OpenAI 大型语言模型。
`llms.promptlayer_openai.PromptLayerOpenAIChat`	PromptLayer OpenAI 大型语言模型。
`llms.replicate.Replicate`	Replicate 模型。
`llms.rwkv.RWKV`	RWKV 语言模型。
`llms.sagemaker_endpoint.ContentHandlerBase`()	用于将LLM的输入转换为SageMaker端点期望的格式的处理类。
`llms.sagemaker_endpoint.LLMContentHandler`()	LLM 类的内容处理器。
`llms.sagemaker_endpoint.LineIterator`(stream)	解析字节流输入。
`llms.sagemaker_endpoint.SagemakerEndpoint`	Sagemaker 推理终端模型。
`llms.sambanova.SambaNovaCloud`	SambaNova 云大型语言模型。
`llms.sambanova.SambaStudio`	SambaStudio 大型语言模型。
`llms.self_hosted.SelfHostedPipeline`	在自托管的远程硬件上进行模型推理。
`llms.self_hosted_hugging_face.SelfHostedHuggingFaceLLM`	HuggingFace Pipeline API 用于在自托管的远程硬件上运行。
`llms.solar.Solar`	Solar 大型语言模型。
`llms.solar.SolarCommon`	Solar LLMs 的通用配置。
`llms.sparkllm.SparkLLM`	iFlyTek Spark 完成模型集成。
`llms.stochasticai.StochasticAI`	StochasticAI 大型语言模型。
`llms.symblai_nebula.Nebula`	Nebula 服务模型。
`llms.textgen.TextGen`	来自WebUI的文本生成模型。
`llms.titan_takeoff.Device`(value[, names, ...])	用于推理的设备，cuda 或 cpu
`llms.titan_takeoff.ReaderConfig`	用于在Titan Takeoff API中部署的读取器的配置。
`llms.titan_takeoff.TitanTakeoff`	Titan Takeoff API 语言模型。
`llms.tongyi.Tongyi`	通义完成模型集成。
`llms.vllm.VLLM`	VLLM 语言模型。
`llms.vllm.VLLMOpenAI`	vLLM OpenAI兼容的API客户端
`llms.volcengine_maas.VolcEngineMaasBase`	VolcEngineMaas 模型的基类。
`llms.volcengine_maas.VolcEngineMaasLLM`	volc engine maas 托管了大量模型。
`llms.weight_only_quantization.WeightOnlyQuantPipeline`	仅权重量化模型。
`llms.writer.Writer`	Writer 大型语言模型。
`llms.xinference.Xinference`	Xinference 大规模模型推理服务。
`llms.yandex.YandexGPT`	Yandex 大型语言模型。
`llms.yi.YiLLM`	Yi 大型语言模型。
`llms.you.You`	围绕You.com的对话式智能和研究API的封装器。
`llms.yuan2.Yuan2`	Yuan2.0 语言模型。

函数

`llms.anyscale.create_llm_result`(choices, ...)	从选择和提示中创建LLMResult。
`llms.anyscale.update_token_usage`(keys, ...)	更新令牌使用情况。
`llms.aviary.get_completions`(model, prompt[, ...])	从Aviary模型中获取补全。
`llms.aviary.get_models`()	列出可用的模型
`llms.cohere.acompletion_with_retry`(llm, **kwargs)	使用 tenacity 重试完成调用。
`llms.cohere.completion_with_retry`(llm, **kwargs)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.databricks.get_default_api_token`()	获取默认的Databricks个人访问令牌。
`llms.databricks.get_default_host`()	获取默认的Databricks工作区主机名。
`llms.databricks.get_repl_context`()	如果在 Databricks 笔记本中运行，获取笔记本 REPL 上下文。
`llms.fireworks.acompletion_with_retry`(llm, ...)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.fireworks.acompletion_with_retry_batching`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.fireworks.acompletion_with_retry_streaming`(...)	使用tenacity重试流式调用的完成操作。
`llms.fireworks.completion_with_retry`(llm, ...)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.fireworks.completion_with_retry_batching`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.fireworks.conditional_decorator`(...)	有条件地应用装饰器。
`llms.google_palm.completion_with_retry`(llm, ...)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.koboldai.clean_url`(url)	如果存在，从URL中删除尾部斜杠和/api。
`llms.layerup_security.default_guardrail_violation_handler`(...)	默认的护栏违规处理程序。
`llms.loading.load_llm`(file, **kwargs)	从文件中加载LLM。
`llms.loading.load_llm_from_config`(config, ...)	从配置字典加载LLM。
`llms.openai.acompletion_with_retry`(llm[, ...])	使用tenacity重试异步完成调用。
`llms.openai.completion_with_retry`(llm[, ...])	使用tenacity重试完成调用。
`llms.openai.update_token_usage`(keys, ...)	更新令牌使用情况。
`llms.symblai_nebula.completion_with_retry`(...)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.symblai_nebula.make_request`(self, prompt)	从模型中生成文本。
`llms.tongyi.agenerate_with_last_element_mark`(...)	从异步可迭代对象生成元素，并返回一个布尔值指示是否为最后一个元素。
`llms.tongyi.astream_generate_with_retry`(llm, ...)	stream_generate_with_retry 的异步版本。
`llms.tongyi.check_response`(resp)	检查来自完成调用的响应。
`llms.tongyi.generate_with_last_element_mark`(...)	从可迭代对象生成元素，并返回一个布尔值指示是否为最后一个元素。
`llms.tongyi.generate_with_retry`(llm, **kwargs)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.tongyi.stream_generate_with_retry`(llm, ...)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.utils.enforce_stop_tokens`(text, stop)	一旦出现任何停止词，立即切断文本。
`llms.vertexai.acompletion_with_retry`(llm, prompt)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.vertexai.completion_with_retry`(llm, prompt)	使用tenacity重试完成调用。
`llms.vertexai.is_codey_model`(model_name)	如果模型名称是Codey模型，则返回True。
`llms.vertexai.is_gemini_model`(model_name)	如果模型名称是Gemini模型，则返回True。
`llms.yandex.acompletion_with_retry`(llm, **kwargs)	使用 tenacity 重试异步完成调用。
`llms.yandex.completion_with_retry`(llm, **kwargs)	使用tenacity重试完成调用。

已弃用的类

memory #

类

`memory.kg.ConversationKGMemory`	知识图谱对话记忆。
`memory.motorhead_memory.MotorheadMemory`	由Motorhead服务支持的聊天消息内存。
`memory.zep_cloud_memory.ZepCloudMemory`()
`memory.zep_memory.ZepMemory`	将您的链历史记录持久化到Zep MemoryStore。

output_parsers #

类

`output_parsers.ernie_functions.JsonKeyOutputFunctionsParser`	将输出解析为Json对象的元素。
`output_parsers.ernie_functions.JsonOutputFunctionsParser`	将输出解析为Json对象。
`output_parsers.ernie_functions.OutputFunctionsParser`	解析一个输出，该输出是值集合之一。
`output_parsers.ernie_functions.PydanticAttrOutputFunctionsParser`	将输出解析为pydantic对象的属性。
`output_parsers.ernie_functions.PydanticOutputFunctionsParser`	将输出解析为pydantic对象。
`output_parsers.rail_parser.GuardrailsOutputParser`	使用Guardrails解析LLM调用的输出。

query_constructors #

类

`query_constructors.astradb.AstraDBTranslator`()	将AstraDB内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.chroma.ChromaTranslator`()	将Chroma内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.dashvector.DashvectorTranslator`()	将内部查询语言元素转换为有效过滤器的逻辑。
`query_constructors.databricks_vector_search.DatabricksVectorSearchTranslator`()	将Databricks向量搜索内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.deeplake.DeepLakeTranslator`()	将DeepLake内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.dingo.DingoDBTranslator`()	将DingoDB内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.elasticsearch.ElasticsearchTranslator`()	将Elasticsearch内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.hanavector.HanaTranslator`()	将内部查询语言元素翻译为HANA向量存储的有效过滤器参数。
`query_constructors.milvus.MilvusTranslator`()	将Milvus内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.mongodb_atlas.MongoDBAtlasTranslator`()	将Mongo内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.myscale.MyScaleTranslator`([...])	将MyScale内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.opensearch.OpenSearchTranslator`()	将OpenSearch内部查询领域特定语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.pgvector.PGVectorTranslator`()	将PGVector内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.pinecone.PineconeTranslator`()	将Pinecone内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.qdrant.QdrantTranslator`(...)	将Qdrant内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.redis.RedisTranslator`(schema)	用于将结构化查询转换为Redis过滤表达式的访问者。
`query_constructors.supabase.SupabaseVectorTranslator`()	将Langchain过滤器转换为Supabase PostgREST过滤器。
`query_constructors.tencentvectordb.TencentVectorDBTranslator`([...])	将StructuredQuery翻译为腾讯向量数据库查询。
`query_constructors.timescalevector.TimescaleVectorTranslator`()	将内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.vectara.VectaraTranslator`()	将Vectara内部查询语言元素转换为有效的过滤器。
`query_constructors.weaviate.WeaviateTranslator`()	将Weaviate内部查询语言元素转换为有效的过滤器。

函数

`query_constructors.deeplake.can_cast_to_float`(string)	检查字符串是否可以转换为浮点数。
`query_constructors.milvus.process_value`(...)	将值转换为字符串，如果它是字符串则添加双引号。
`query_constructors.vectara.process_value`(value)	将值转换为字符串，如果是字符串则添加单引号。

已弃用的类

query_constructors.neo4j.Neo4jTranslator(...)

retrievers #

类

`retrievers.arcee.ArceeRetriever`	Arcee 领域适应语言模型 (DALMs) 检索器。
`retrievers.arxiv.ArxivRetriever`	Arxiv 检索器。
`retrievers.asknews.AskNewsRetriever`	AskNews 检索器。
`retrievers.azure_ai_search.AzureAISearchRetriever`	Azure AI Search 服务检索器。
`retrievers.azure_ai_search.AzureCognitiveSearchRetriever`	Azure Cognitive Search 服务检索器。
`retrievers.bedrock.AmazonKnowledgeBasesRetriever`	Amazon Bedrock 知识库检索器。
`retrievers.bedrock.RetrievalConfig`	检索的配置。
`retrievers.bedrock.VectorSearchConfig`	向量搜索的配置。
`retrievers.bm25.BM25Retriever`	BM25 检索器，无需 Elasticsearch。
`retrievers.breebs.BreebsRetriever`	一个用于Breebs的检索器类。
`retrievers.chaindesk.ChaindeskRetriever`	Chaindesk API 检索器。
`retrievers.chatgpt_plugin_retriever.ChatGPTPluginRetriever`	ChatGPT 插件检索器。
`retrievers.databerry.DataberryRetriever`	Databerry API 检索器。
`retrievers.docarray.DocArrayRetriever`	DocArray 文档索引检索器。
`retrievers.docarray.SearchType`(value[, ...])	执行搜索类型的枚举器。
`retrievers.dria_index.DriaRetriever`	Dria 检索器使用 DriaAPIWrapper。
`retrievers.elastic_search_bm25.ElasticSearchBM25Retriever`	Elasticsearch 检索器，使用 BM25。
`retrievers.embedchain.EmbedchainRetriever`	Embedchain 检索器。
`retrievers.google_vertex_ai_search.GoogleCloudEnterpriseSearchRetriever`	Google Vertex Search API 检索器别名，用于向后兼容。
`retrievers.kay.KayAiRetriever`	用于Kay.ai数据集的检索器。
`retrievers.kendra.AdditionalResultAttribute`	额外的结果属性。
`retrievers.kendra.AdditionalResultAttributeValue`	附加结果属性的值。
`retrievers.kendra.AmazonKendraRetriever`	Amazon Kendra Index 检索器。
`retrievers.kendra.DocumentAttribute`	文档属性。
`retrievers.kendra.DocumentAttributeValue`	文档属性的值。
`retrievers.kendra.Highlight`	突出显示摘录中关键字的信息。
`retrievers.kendra.QueryResult`	Amazon Kendra Query API 搜索结果。
`retrievers.kendra.QueryResultItem`	查询API结果项。
`retrievers.kendra.ResultItem`	结果项的基础类。
`retrievers.kendra.RetrieveResult`	Amazon Kendra Retrieve API 搜索结果。
`retrievers.kendra.RetrieveResultItem`	检索API结果项。
`retrievers.kendra.TextWithHighLights`	带有高亮的文本。
`retrievers.knn.KNNRetriever`	KNN 检索器。
`retrievers.llama_index.LlamaIndexGraphRetriever`	LlamaIndex 图数据结构检索器。
`retrievers.llama_index.LlamaIndexRetriever`	LlamaIndex 检索器。
`retrievers.metal.MetalRetriever`	Metal API 检索器。
`retrievers.milvus.MilvusRetriever`	Milvus API 检索器。
`retrievers.nanopq.NanoPQRetriever`	`NanoPQ 检索器。
`retrievers.needle.NeedleRetriever`	NeedleRetriever 根据搜索查询从 Needle 集合中检索相关文档或上下文。
`retrievers.outline.OutlineRetriever`	Outline API 的检索器。
`retrievers.pinecone_hybrid_search.PineconeHybridSearchRetriever`	Pinecone 混合搜索检索器。
`retrievers.pubmed.PubMedRetriever`	PubMed API 检索器。
`retrievers.rememberizer.RememberizerRetriever`	Rememberizer 检索器。
`retrievers.remote_retriever.RemoteLangChainRetriever`	LangChain API 检索器。
`retrievers.svm.SVMRetriever`	SVM 检索器。
`retrievers.tavily_search_api.SearchDepth`(value)	搜索深度作为枚举器。
`retrievers.tavily_search_api.TavilySearchAPIRetriever`	Tavily 搜索 API 检索器。
`retrievers.tfidf.TFIDFRetriever`	TF-IDF 检索器。
`retrievers.thirdai_neuraldb.NeuralDBRetriever`	使用ThirdAI的NeuralDB的文档检索器。
`retrievers.vespa_retriever.VespaRetriever`	Vespa 检索器。
`retrievers.weaviate_hybrid_search.WeaviateHybridSearchRetriever`	Weaviate 混合搜索检索器。
`retrievers.web_research.QuestionListOutputParser`	用于编号问题列表的输出解析器。
`retrievers.web_research.SearchQueries`	搜索查询以研究用户的目标。
`retrievers.web_research.WebResearchRetriever`	Google Search API 检索器。
`retrievers.wikipedia.WikipediaRetriever`	Wikipedia API 检索器。
`retrievers.you.YouRetriever`	You.com 搜索 API 检索器。
`retrievers.zep.SearchScope`(value[, names, ...])	要搜索哪些文档。
`retrievers.zep.SearchType`(value[, names, ...])	执行搜索类型的枚举器。
`retrievers.zep.ZepRetriever`	Zep 内存存储检索器。
`retrievers.zep_cloud.ZepCloudRetriever`	Zep Cloud 内存存储检索器。
`retrievers.zilliz.ZillizRetriever`	Zilliz API 检索器。

函数

`retrievers.bm25.default_preprocessing_func`(text)
`retrievers.kendra.clean_excerpt`(excerpt)	清理来自Kendra的摘录。
`retrievers.kendra.combined_text`(item)	将ResultItem的标题和摘要合并为一个字符串。
`retrievers.knn.create_index`(contexts, embeddings)	为上下文列表创建嵌入索引。
`retrievers.milvus.MilvusRetreiver`(*args, ...)	已弃用的 MilvusRetreiver。
`retrievers.nanopq.create_index`(contexts, ...)	为上下文列表创建嵌入索引。
`retrievers.pinecone_hybrid_search.create_index`(...)	从上下文列表中创建一个索引。
`retrievers.pinecone_hybrid_search.hash_text`(text)	使用SHA256哈希文本。
`retrievers.svm.create_index`(contexts, embeddings)	为上下文列表创建嵌入索引。
`retrievers.zilliz.ZillizRetreiver`(*args, ...)	已弃用的 ZillizRetreiver。

已弃用的类

`retrievers.cohere_rag_retriever.CohereRagRetriever`
`retrievers.google_cloud_documentai_warehouse.GoogleDocumentAIWarehouseRetriever`
`retrievers.google_vertex_ai_search.GoogleVertexAIMultiTurnSearchRetriever`
`retrievers.google_vertex_ai_search.GoogleVertexAISearchRetriever`
`retrievers.qdrant_sparse_vector_retriever.QdrantSparseVectorRetriever`

storage #

类

`storage.astradb.AstraDBBaseStore`(args, *kwargs)	DataStax AstraDB 数据存储的基类。
`storage.cassandra.CassandraByteStore`(table, *)	使用Cassandra作为后端的ByteStore实现。
`storage.mongodb.MongoDBByteStore`(...[, ...])	使用MongoDB作为底层存储的BaseStore实现。
`storage.mongodb.MongoDBStore`(...[, ...])	使用MongoDB作为底层存储的BaseStore实现。
`storage.redis.RedisStore`(*[, client, ...])	使用Redis作为底层存储的BaseStore实现。
`storage.sql.LangchainKeyValueStores`(**kwargs)	用于保存值的表。
`storage.sql.SQLStore`(*, namespace[, db_url, ...])	基于SQL数据库的BaseStore接口。
`storage.upstash_redis.UpstashRedisByteStore`(*)	使用Upstash Redis作为底层存储来存储原始字节的BaseStore实现。

函数

storage.sql.items_equal(x, y)

已弃用的类

`storage.astradb.AstraDBByteStore`(collection_name)
`storage.astradb.AstraDBStore`(collection_name)
`storage.upstash_redis.UpstashRedisStore`(*[, ...])

工具 #

类

`tools.ainetwork.app.AINAppOps`	用于应用程序操作的工具。
`tools.ainetwork.app.AppOperationType`(value)	应用操作类型的枚举器。
`tools.ainetwork.app.AppSchema`	应用程序操作的架构。
`tools.ainetwork.base.AINBaseTool`	AINetwork 工具的基类。
`tools.ainetwork.base.OperationType`(value[, ...])	操作类型作为枚举器。
`tools.ainetwork.owner.AINOwnerOps`	用于所有者操作的工具。
`tools.ainetwork.owner.RuleSchema`	所有者操作的架构。
`tools.ainetwork.rule.AINRuleOps`	用于所有者操作的工具。
`tools.ainetwork.rule.RuleSchema`	所有者操作的架构。
`tools.ainetwork.transfer.AINTransfer`	用于转账操作的工具。
`tools.ainetwork.transfer.TransferSchema`	用于传输操作的架构。
`tools.ainetwork.value.AINValueOps`	用于值操作的工具。
`tools.ainetwork.value.ValueSchema`	值操作的架构。
`tools.amadeus.base.AmadeusBaseTool`	Amadeus 的基础工具。
`tools.amadeus.closest_airport.AmadeusClosestAirport`	用于查找特定位置最近的机场的工具。
`tools.amadeus.closest_airport.ClosestAirportSchema`	AmadeusClosestAirport工具的Schema。
`tools.amadeus.flight_search.AmadeusFlightSearch`	用于在两个机场之间搜索单个航班的工具。
`tools.amadeus.flight_search.FlightSearchSchema`	AmadeusFlightSearch工具的Schema。
`tools.arxiv.tool.ArxivInput`	Arxiv工具的输入。
`tools.arxiv.tool.ArxivQueryRun`	用于搜索Arxiv API的工具。
`tools.asknews.tool.AskNewsSearch`	用于搜索AskNews API的工具。
`tools.asknews.tool.SearchInput`	AskNews 搜索工具的输入。
`tools.audio.huggingface_text_to_speech_inference.HuggingFaceTextToSpeechModelInference`	HuggingFace 文本转语音模型推理。
`tools.azure_ai_services.document_intelligence.AzureAiServicesDocumentIntelligenceTool`	查询Azure AI服务文档智能API的工具。
`tools.azure_ai_services.image_analysis.AzureAiServicesImageAnalysisTool`	查询Azure AI服务图像分析API的工具。
`tools.azure_ai_services.speech_to_text.AzureAiServicesSpeechToTextTool`	查询Azure AI服务语音转文本API的工具。
`tools.azure_ai_services.text_analytics_for_health.AzureAiServicesTextAnalyticsForHealthTool`	用于查询Azure AI服务健康文本分析API的工具。
`tools.azure_ai_services.text_to_speech.AzureAiServicesTextToSpeechTool`	查询Azure AI服务文本转语音API的工具。
`tools.azure_cognitive_services.form_recognizer.AzureCogsFormRecognizerTool`	用于查询Azure认知服务表单识别器API的工具。
`tools.azure_cognitive_services.image_analysis.AzureCogsImageAnalysisTool`	查询Azure认知服务图像分析API的工具。
`tools.azure_cognitive_services.speech2text.AzureCogsSpeech2TextTool`	查询Azure认知服务Speech2Text API的工具。
`tools.azure_cognitive_services.text2speech.AzureCogsText2SpeechTool`	查询Azure认知服务Text2Speech API的工具。
`tools.azure_cognitive_services.text_analytics_health.AzureCogsTextAnalyticsHealthTool`	用于查询Azure认知服务文本分析健康API的工具。
`tools.bearly.tool.BearlyInterpreterTool`(api_key)	用于在沙盒环境中评估Python代码的工具。
`tools.bearly.tool.BearlyInterpreterToolArguments`	BearlyInterpreterTool 的参数。
`tools.bearly.tool.FileInfo`	关于要上传的文件的信息。
`tools.bing_search.tool.BingSearchResults`	Bing 搜索工具。
`tools.bing_search.tool.BingSearchRun`	查询Bing搜索API的工具。
`tools.brave_search.tool.BraveSearch`	查询BraveSearch的工具。
`tools.cassandra_database.tool.BaseCassandraDatabaseTool`	用于与Apache Cassandra数据库交互的基础工具。
`tools.cassandra_database.tool.GetSchemaCassandraDatabaseTool`	用于获取Apache Cassandra数据库中keyspace的模式的工具。
`tools.cassandra_database.tool.GetTableDataCassandraDatabaseTool`	用于从Apache Cassandra数据库中的表中获取数据的工具。
`tools.cassandra_database.tool.QueryCassandraDatabaseTool`	用于使用提供的CQL查询Apache Cassandra数据库的工具。
`tools.clickup.tool.ClickupAction`	查询Clickup API的工具。
`tools.cogniswitch.tool.CogniswitchKnowledgeRequest`	使用Cogniswitch服务来回答问题的工具。
`tools.cogniswitch.tool.CogniswitchKnowledgeSourceFile`	使用Cogniswitch服务从文件中存储数据的工具。
`tools.cogniswitch.tool.CogniswitchKnowledgeSourceURL`	使用Cogniswitch服务从URL存储数据的工具。
`tools.cogniswitch.tool.CogniswitchKnowledgeStatus`	使用Cogniswitch服务获取的工具
`tools.connery.models.Action`	Connery 动作模型。
`tools.connery.models.Parameter`	Connery 动作参数模型。
`tools.connery.models.Validation`	Connery 操作参数验证模型。
`tools.connery.service.ConneryService`	用于与Connery Runner API交互的服务。
`tools.connery.tool.ConneryAction`	Connery 动作工具。
`tools.databricks.tool.UCFunctionToolkit`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.dataforseo_api_search.tool.DataForSeoAPISearchResults`	查询DataForSeo Google搜索API并返回json的工具。
`tools.dataforseo_api_search.tool.DataForSeoAPISearchRun`	查询DataForSeo Google搜索API的工具。
`tools.dataherald.tool.DataheraldTextToSQL`	使用Dataherald SDK进行查询的工具。
`tools.dataherald.tool.DataheraldTextToSQLInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.ddg_search.tool.DDGInput`	DuckDuckGo 搜索工具的输入。
`tools.ddg_search.tool.DuckDuckGoSearchResults`	查询DuckDuckGo搜索API并以output_format返回结果的工具。
`tools.ddg_search.tool.DuckDuckGoSearchRun`	DuckDuckGo 工具。
`tools.e2b_data_analysis.tool.E2BDataAnalysisTool`	用于在沙盒环境中运行Python代码以进行数据分析的工具。
`tools.e2b_data_analysis.tool.E2BDataAnalysisToolArguments`	E2BDataAnalysisTool 的参数。
`tools.e2b_data_analysis.tool.UploadedFile`	上传路径的描述及其远程路径。
`tools.e2b_data_analysis.unparse.Unparser`(tree)	遍历AST并输出抽象语法的源代码；原始格式被忽略。
`tools.edenai.audio_speech_to_text.EdenAiSpeechToTextTool`	查询Eden AI语音转文本API的工具。
`tools.edenai.audio_speech_to_text.SpeechToTextInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.edenai.audio_text_to_speech.EdenAiTextToSpeechTool`	查询Eden AI文本转语音API的工具。
`tools.edenai.audio_text_to_speech.TextToSpeechInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.edenai.edenai_base_tool.EdenaiTool`	所有EdenAI工具的基础工具。
`tools.edenai.image_explicitcontent.EdenAiExplicitImageTool`	查询Eden AI显式图像检测的工具。
`tools.edenai.image_explicitcontent.ExplicitImageInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.edenai.image_objectdetection.EdenAiObjectDetectionTool`	查询Eden AI对象检测API的工具。
`tools.edenai.image_objectdetection.ObjectDetectionInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.edenai.ocr_identityparser.EdenAiParsingIDTool`	查询Eden AI身份解析API的工具。
`tools.edenai.ocr_identityparser.IDParsingInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.edenai.ocr_invoiceparser.EdenAiParsingInvoiceTool`	查询Eden AI发票解析API的工具。
`tools.edenai.ocr_invoiceparser.InvoiceParsingInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.edenai.text_moderation.EdenAiTextModerationTool`	查询Eden AI显式文本检测的工具。
`tools.edenai.text_moderation.TextModerationInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.eleven_labs.models.ElevenLabsModel`(value)	可用于Eleven Labs文本转语音的模型。
`tools.eleven_labs.text2speech.ElevenLabsModel`(value)	可用于Eleven Labs Text2Speech的模型。
`tools.eleven_labs.text2speech.ElevenLabsText2SpeechTool`	查询 Eleven Labs Text2Speech API 的工具。
`tools.few_shot.tool.FewShotSQLTool`	用于获取与输入问题相关的示例SQL查询的工具。
`tools.file_management.copy.CopyFileTool`	用于复制文件的工具。
`tools.file_management.copy.FileCopyInput`	CopyFileTool 的输入。
`tools.file_management.delete.DeleteFileTool`	删除文件的工具。
`tools.file_management.delete.FileDeleteInput`	DeleteFileTool 的输入。
`tools.file_management.file_search.FileSearchInput`	FileSearchTool 的输入。
`tools.file_management.file_search.FileSearchTool`	在子目录中搜索与正则表达式模式匹配的文件的工具。
`tools.file_management.list_dir.DirectoryListingInput`	ListDirectoryTool 的输入。
`tools.file_management.list_dir.ListDirectoryTool`	列出指定文件夹中的文件和目录的工具。
`tools.file_management.move.FileMoveInput`	MoveFileTool 的输入。
`tools.file_management.move.MoveFileTool`	用于移动文件的工具。
`tools.file_management.read.ReadFileInput`	ReadFileTool 的输入。
`tools.file_management.read.ReadFileTool`	读取文件的工具。
`tools.file_management.utils.BaseFileToolMixin`	用于文件系统工具的Mixin。
`tools.file_management.utils.FileValidationError`	根目录之外的路径错误。
`tools.file_management.write.WriteFileInput`	WriteFileTool 的输入。
`tools.file_management.write.WriteFileTool`	将文件写入磁盘的工具。
`tools.financial_datasets.balance_sheets.BalanceSheets`	获取给定股票代码在给定期间的资产负债表的工具。
`tools.financial_datasets.balance_sheets.BalanceSheetsSchema`	BalanceSheets的输入。
`tools.financial_datasets.cash_flow_statements.CashFlowStatements`	获取给定股票代码在给定期间的现金流量表的工具。
`tools.financial_datasets.cash_flow_statements.CashFlowStatementsSchema`	现金流量表的输入。
`tools.financial_datasets.income_statements.IncomeStatements`	获取给定股票代码在给定期间的收入报表的工具。
`tools.financial_datasets.income_statements.IncomeStatementsSchema`	IncomeStatements 的输入。
`tools.github.tool.GitHubAction`	用于与GitHub API交互的工具。
`tools.gitlab.tool.GitLabAction`	用于与GitLab API交互的工具。
`tools.gmail.base.GmailBaseTool`	Gmail工具的基类。
`tools.gmail.create_draft.CreateDraftSchema`	CreateDraftTool 的输入。
`tools.gmail.create_draft.GmailCreateDraft`	用于创建Gmail草稿邮件的工具。
`tools.gmail.get_message.GmailGetMessage`	通过ID从Gmail获取消息的工具。
`tools.gmail.get_message.SearchArgsSchema`	GetMessageTool 的输入。
`tools.gmail.get_thread.GetThreadSchema`	GetMessageTool 的输入。
`tools.gmail.get_thread.GmailGetThread`	通过ID从Gmail获取线程的工具。
`tools.gmail.search.GmailSearch`	在Gmail中搜索消息或线程的工具。
`tools.gmail.search.Resource`(value[, names, ...])	用于搜索的资源枚举器。
`tools.gmail.search.SearchArgsSchema`	SearchGmailTool 的输入。
`tools.gmail.send_message.GmailSendMessage`	向Gmail发送消息的工具。
`tools.gmail.send_message.SendMessageSchema`	SendMessageTool 的输入。
`tools.golden_query.tool.GoldenQueryRun`	该工具增加了使用Golden API进行查询并返回JSON的能力。
`tools.google_books.GoogleBooksQueryInput`	GoogleBooksQuery工具的输入。
`tools.google_books.GoogleBooksQueryRun`	搜索Google Books API的工具。
`tools.google_finance.tool.GoogleFinanceQueryRun`	查询Google Finance API的工具。
`tools.google_jobs.tool.GoogleJobsQueryRun`	查询Google Jobs API的工具。
`tools.google_lens.tool.GoogleLensQueryRun`	查询Google Lens API的工具。
`tools.google_places.tool.GooglePlacesSchema`	GooglePlacesTool 的输入。
`tools.google_scholar.tool.GoogleScholarQueryRun`	用于查询Google搜索API的工具。
`tools.google_serper.tool.GoogleSerperResults`	查询Serper.dev Google搜索API并返回json的工具。
`tools.google_serper.tool.GoogleSerperRun`	查询Serper.dev Google搜索API的工具。
`tools.google_trends.tool.GoogleTrendsQueryRun`	查询Google趋势API的工具。
`tools.graphql.tool.BaseGraphQLTool`	用于查询GraphQL API的基础工具。
`tools.human.tool.HumanInputRun`	向用户请求输入的工具。
`tools.ifttt.IFTTTWebhook`	IFTTT Webhook.
`tools.jina_search.tool.JinaInput`	Jina搜索工具的输入。
`tools.jina_search.tool.JinaSearch`	查询JinaSearch的工具。
`tools.jira.tool.JiraAction`	查询Atlassian Jira API的工具。
`tools.json.tool.JsonGetValueTool`	用于获取JSON规范中的值的工具。
`tools.json.tool.JsonListKeysTool`	用于列出JSON规范中的键的工具。
`tools.json.tool.JsonSpec`	JSON 规范的基类。
`tools.memorize.tool.Memorize`	训练语言模型的工具。
`tools.memorize.tool.TrainableLLM`(args, *kwargs)	可训练语言模型的协议。
`tools.merriam_webster.tool.MerriamWebsterQueryRun`	搜索Merriam-Webster API的工具。
`tools.mojeek_search.tool.MojeekSearch`	初始化工具。
`tools.multion.close_session.CloseSessionSchema`	UpdateSessionTool 的输入。
`tools.multion.close_session.MultionCloseSession`	关闭具有提供字段的现有Multion浏览器窗口的工具。
`tools.multion.create_session.CreateSessionSchema`	CreateSessionTool 的输入。
`tools.multion.create_session.MultionCreateSession`	创建一个带有提供字段的新Multion浏览器窗口的工具。
`tools.multion.update_session.MultionUpdateSession`	用于更新现有Multion浏览器窗口的工具，提供所需字段。
`tools.multion.update_session.UpdateSessionSchema`	UpdateSessionTool 的输入。
`tools.nasa.tool.NasaAction`	查询Atlassian Jira API的工具。
`tools.nuclia.tool.NUASchema`	Nuclia 理解 API 的输入。
`tools.nuclia.tool.NucliaUnderstandingAPI`	用于使用Nuclia Understanding API处理文件的工具。
`tools.office365.base.O365BaseTool`	Office 365工具的基础类。
`tools.office365.create_draft_message.CreateDraftMessageSchema`	SendMessageTool 的输入。
`tools.office365.create_draft_message.O365CreateDraftMessage`	用于在Office 365中创建草稿邮件的工具。
`tools.office365.events_search.O365SearchEvents`	在Office 365中搜索日历事件。
`tools.office365.events_search.SearchEventsInput`	SearchEmails工具的输入。
`tools.office365.messages_search.O365SearchEmails`	在Office 365中搜索电子邮件。
`tools.office365.messages_search.SearchEmailsInput`	SearchEmails工具的输入。
`tools.office365.send_event.O365SendEvent`	用于在Office 365中发送日历事件的工具。
`tools.office365.send_event.SendEventSchema`	CreateEvent 工具的输入。
`tools.office365.send_message.O365SendMessage`	在Office 365中发送电子邮件。
`tools.office365.send_message.SendMessageSchema`	SendMessageTool 的输入。
`tools.openai_dalle_image_generation.tool.OpenAIDALLEImageGenerationTool`	使用OpenAI DALLE生成图像的工具。
`tools.openapi.utils.api_models.APIOperation`	单个API操作的模型。
`tools.openapi.utils.api_models.APIProperty`	用于查询、路径、头信息或cookie参数中的属性模型。
`tools.openapi.utils.api_models.APIPropertyBase`	API属性的基础模型。
`tools.openapi.utils.api_models.APIPropertyLocation`(value)	属性的位置。
`tools.openapi.utils.api_models.APIRequestBody`	请求体的模型。
`tools.openapi.utils.api_models.APIRequestBodyProperty`	请求体属性的模型。
`tools.openweathermap.tool.OpenWeatherMapQueryRun`	查询OpenWeatherMap API的工具。
`tools.passio_nutrition_ai.tool.NutritionAI`	查询Passio Nutrition AI API的工具。
`tools.passio_nutrition_ai.tool.NutritionAIInputs`	Passio Nutrition AI 工具的输入。
`tools.playwright.base.BaseBrowserTool`	浏览器工具的基础类。
`tools.playwright.click.ClickTool`	用于点击具有给定CSS选择器的元素的工具。
`tools.playwright.click.ClickToolInput`	ClickTool的输入。
`tools.playwright.current_page.CurrentWebPageTool`	用于获取当前网页URL的工具。
`tools.playwright.current_page.CurrentWebPageToolInput`	CurrentWebPageTool 的显式无参数输入。
`tools.playwright.extract_hyperlinks.ExtractHyperlinksTool`	提取页面上的所有超链接。
`tools.playwright.extract_hyperlinks.ExtractHyperlinksToolInput`	ExtractHyperlinksTool 的输入。
`tools.playwright.extract_text.ExtractTextTool`	用于提取当前网页上所有文本的工具。
`tools.playwright.extract_text.ExtractTextToolInput`	ExtractTextTool 的显式无参数输入。
`tools.playwright.get_elements.GetElementsTool`	用于获取当前网页中与CSS选择器匹配的元素的工具。
`tools.playwright.get_elements.GetElementsToolInput`	GetElementsTool的输入。
`tools.playwright.navigate.NavigateTool`	用于导航浏览器到URL的工具。
`tools.playwright.navigate.NavigateToolInput`	NavigateToolInput 的输入。
`tools.playwright.navigate_back.NavigateBackTool`	导航回浏览器历史记录中的上一页。
`tools.playwright.navigate_back.NavigateBackToolInput`	NavigateBackTool 的显式无参数输入。
`tools.plugin.AIPlugin`	AI 插件定义。
`tools.plugin.AIPluginTool`	用于获取AI插件的OpenAPI规范的工具。
`tools.plugin.AIPluginToolSchema`	AIPluginTool的架构。
`tools.plugin.ApiConfig`	API 配置。
`tools.polygon.aggregates.PolygonAggregates`	从Polygon获取给定日期范围内给定股票代码的聚合柱状图（股票价格）的工具。
`tools.polygon.aggregates.PolygonAggregatesSchema`	PolygonAggregates 的输入。
`tools.polygon.financials.Inputs`	Polygon 财务 API 的输入
`tools.polygon.financials.PolygonFinancials`	从Polygon获取股票代码财务数据的工具
`tools.polygon.last_quote.Inputs`	Polygon的Last Quote API的输入
`tools.polygon.last_quote.PolygonLastQuote`	从Polygon获取股票代码的最后报价的工具
`tools.polygon.ticker_news.Inputs`	Polygon的Ticker新闻API的输入
`tools.polygon.ticker_news.PolygonTickerNews`	从Polygon获取给定股票代码的最新新闻的工具
`tools.powerbi.tool.InfoPowerBITool`	用于获取PowerBI数据集元数据的工具。
`tools.powerbi.tool.ListPowerBITool`	用于获取表名的工具。
`tools.powerbi.tool.QueryPowerBITool`	用于查询Power BI数据集的工具。
`tools.pubmed.tool.PubmedQueryRun`	用于搜索PubMed API的工具。
`tools.reddit_search.tool.RedditSearchRun`	用于查询子论坛帖子的工具。
`tools.reddit_search.tool.RedditSearchSchema`	Reddit搜索的输入。
`tools.requests.tool.BaseRequestsTool`	请求工具的基类。
`tools.requests.tool.RequestsDeleteTool`	用于向API端点发出DELETE请求的工具。
`tools.requests.tool.RequestsGetTool`	用于向API端点发出GET请求的工具。
`tools.requests.tool.RequestsPatchTool`	用于向API端点发出PATCH请求的工具。
`tools.requests.tool.RequestsPostTool`	用于向API端点发出POST请求的工具。
`tools.requests.tool.RequestsPutTool`	用于向API端点发出PUT请求的工具。
`tools.riza.command.ExecJavaScript`	一个通过Riza的代码解释器API执行JavaScript的工具实现。
`tools.riza.command.ExecJavaScriptInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.riza.command.ExecPython`	Riza 代码工具。
`tools.riza.command.ExecPythonInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.scenexplain.tool.SceneXplainInput`	SceneXplain 的输入。
`tools.scenexplain.tool.SceneXplainTool`	解释图像的工具。
`tools.searchapi.tool.SearchAPIResults`	查询SearchApi.io搜索API并返回JSON的工具。
`tools.searchapi.tool.SearchAPIRun`	查询SearchApi.io搜索API的工具。
`tools.searx_search.tool.SearxSearchQueryInput`	SearxSearch工具的输入。
`tools.searx_search.tool.SearxSearchResults`	查询Searx实例并返回json的工具。
`tools.searx_search.tool.SearxSearchRun`	查询Searx实例的工具。
`tools.semanticscholar.tool.SemanticScholarQueryRun`	用于搜索semanticscholar API的工具。
`tools.semanticscholar.tool.SemantscholarInput`	SemanticScholar工具的输入。
`tools.shell.tool.ShellInput`	Bash Shell 工具的命令。
`tools.shell.tool.ShellTool`	用于运行 shell 命令的工具。
`tools.slack.base.SlackBaseTool`	Slack工具的基类。
`tools.slack.get_channel.SlackGetChannel`	获取Slack频道信息的工具。
`tools.slack.get_message.SlackGetMessage`	获取Slack消息的工具。
`tools.slack.get_message.SlackGetMessageSchema`	SlackGetMessages 的输入模式。
`tools.slack.schedule_message.ScheduleMessageSchema`	ScheduleMessageTool 的输入。
`tools.slack.schedule_message.SlackScheduleMessage`	用于在Slack中安排消息的工具。
`tools.slack.send_message.SendMessageSchema`	SendMessageTool 的输入。
`tools.slack.send_message.SlackSendMessage`	用于在Slack中发送消息的工具。
`tools.sleep.tool.SleepInput`	CopyFileTool 的输入。
`tools.sleep.tool.SleepTool`	添加睡眠功能的工具。
`tools.spark_sql.tool.BaseSparkSQLTool`	用于与Spark SQL交互的基础工具。
`tools.spark_sql.tool.InfoSparkSQLTool`	用于获取Spark SQL元数据的工具。
`tools.spark_sql.tool.ListSparkSQLTool`	用于获取表名的工具。
`tools.spark_sql.tool.QueryCheckerTool`	使用LLM检查查询是否正确。
`tools.spark_sql.tool.QuerySparkSQLTool`	用于查询Spark SQL的工具。
`tools.sql_database.tool.BaseSQLDatabaseTool`	用于与SQL数据库交互的基础工具。
`tools.sql_database.tool.InfoSQLDatabaseTool`	用于获取SQL数据库元数据的工具。
`tools.sql_database.tool.ListSQLDatabaseTool`	用于获取表名的工具。
`tools.sql_database.tool.QuerySQLCheckerTool`	使用LLM来检查查询是否正确。
`tools.sql_database.tool.QuerySQLDatabaseTool`	用于查询SQL数据库的工具。
`tools.stackexchange.tool.StackExchangeTool`	使用 StackExchange 的工具
`tools.steam.tool.SteamWebAPIQueryRun`	用于搜索Steam Web API的工具。
`tools.steamship_image_generation.tool.ModelName`(value)	支持的图像生成模型。
`tools.steamship_image_generation.tool.SteamshipImageGenerationTool`	用于从文本提示生成图像的工具。
`tools.tavily_search.tool.TavilyAnswer`	查询Tavily搜索API并获取答案的工具。
`tools.tavily_search.tool.TavilyInput`	Tavily工具的输入。
`tools.tavily_search.tool.TavilySearchResults`	查询Tavily搜索API并返回json的工具。
`tools.vectorstore.tool.BaseVectorStoreTool`	使用 VectorStore 的工具的基类。
`tools.vectorstore.tool.VectorStoreQATool`	用于VectorDBQA链的工具。
`tools.vectorstore.tool.VectorStoreQAWithSourcesTool`	用于VectorDBQAWithSources链的工具。
`tools.wikidata.tool.WikidataQueryRun`	搜索Wikidata API的工具。
`tools.wikipedia.tool.WikipediaQueryInput`	WikipediaQuery工具的输入。
`tools.wikipedia.tool.WikipediaQueryRun`	搜索维基百科API的工具。
`tools.wolfram_alpha.tool.WolframAlphaQueryRun`	使用Wolfram Alpha SDK进行查询的工具。
`tools.yahoo_finance_news.YahooFinanceNewsInput`	YahooFinanceNews工具的输入。
`tools.yahoo_finance_news.YahooFinanceNewsTool`	用于在雅虎财经上搜索财经新闻的工具。
`tools.you.tool.YouInput`	you.com 工具的输入模式。
`tools.you.tool.YouSearchTool`	用于搜索 you.com API 的工具。
`tools.youtube.search.YouTubeSearchTool`	用于查询YouTube的工具。
`tools.zapier.tool.ZapierNLAListActions`	返回与当前用户（与设置的api_key相关联）关联的所有公开（启用）操作的列表。
`tools.zapier.tool.ZapierNLARunAction`	执行由action_id标识的操作，必须暴露
`tools.zenguard.tool.Detector`(value[, names, ...])
`tools.zenguard.tool.DetectorAPI`(value[, ...])
`tools.zenguard.tool.ZenGuardInput`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`tools.zenguard.tool.ZenGuardTool`	初始化工具。

函数

`tools.ainetwork.utils.authenticate`([network])	使用AIN区块链进行身份验证
`tools.amadeus.utils.authenticate`()	使用Amadeus API进行身份验证
`tools.azure_ai_services.utils.detect_file_src_type`(...)	检测文件是本地还是远程的。
`tools.azure_ai_services.utils.download_audio_from_url`(...)	从URL下载音频到本地。
`tools.azure_cognitive_services.utils.detect_file_src_type`(...)	检测文件是本地还是远程的。
`tools.azure_cognitive_services.utils.download_audio_from_url`(...)	从URL下载音频到本地。
`tools.bearly.tool.file_to_base64`(path)	将文件转换为base64。
`tools.bearly.tool.head_file`(path, n)	获取文件的前n行。
`tools.bearly.tool.strip_markdown_code`(md_string)	从字符串中去除Markdown代码。
`tools.ddg_search.tool.DuckDuckGoSearchTool`(...)	已弃用。
`tools.e2b_data_analysis.tool.add_last_line_print`(code)	如果最后一行缺少打印语句，则添加打印语句。
`tools.e2b_data_analysis.unparse.interleave`(...)	对序列中的每个项目调用f，并在其间调用inter()。
`tools.e2b_data_analysis.unparse.roundtrip`(...)	解析文件并漂亮地打印输出。
`tools.file_management.utils.get_validated_relative_path`(...)	解析相对路径，如果不在根目录内则引发错误。
`tools.file_management.utils.is_relative_to`(...)	检查路径是否相对于根目录。
`tools.gmail.utils.build_resource_service`([...])	构建一个Gmail服务。
`tools.gmail.utils.clean_email_body`(body)	清理邮件正文。
`tools.gmail.utils.get_gmail_credentials`([...])	获取凭证。
`tools.gmail.utils.import_google`()	导入谷歌库。
`tools.gmail.utils.import_googleapiclient_resource_builder`()	导入 googleapiclient.discovery.build 函数。
`tools.gmail.utils.import_installed_app_flow`()	导入InstalledAppFlow类。
`tools.interaction.tool.StdInInquireTool`(...)	用于向用户请求输入的工具。
`tools.office365.utils.authenticate`()	使用 Microsoft Graph API 进行身份验证
`tools.office365.utils.clean_body`(body)	清理消息或事件的正文。
`tools.playwright.base.lazy_import_playwright_browsers`()	懒加载导入 playwright 浏览器。
`tools.playwright.utils.aget_current_page`(browser)	异步获取浏览器的当前页面。
`tools.playwright.utils.create_async_playwright_browser`([...])	创建一个异步的playwright浏览器。
`tools.playwright.utils.create_sync_playwright_browser`([...])	创建一个playwright浏览器。
`tools.playwright.utils.get_current_page`(browser)	获取浏览器的当前页面。
`tools.playwright.utils.run_async`(coro)	运行一个异步协程。
`tools.plugin.marshal_spec`(txt)	将 yaml 或 json 序列化的规范转换为字典。
`tools.slack.utils.login`()	使用Slack API进行身份验证。
`tools.steamship_image_generation.utils.make_image_public`(...)	将块上传到签名URL并返回公共URL。

已弃用的类

`tools.google_cloud.texttospeech.GoogleCloudTextToSpeechTool`
`tools.google_places.tool.GooglePlacesTool`
`tools.google_search.tool.GoogleSearchResults`
`tools.google_search.tool.GoogleSearchRun`
`tools.metaphor_search.tool.MetaphorSearchResults`

实用工具 #

类

`utilities.alpha_vantage.AlphaVantageAPIWrapper`	用于货币汇率的AlphaVantage API封装器。
`utilities.apify.ApifyWrapper`	Apify的封装器。
`utilities.arcee.ArceeDocument`	Arcee 文档。
`utilities.arcee.ArceeDocumentAdapter`()	Arcee文档的适配器
`utilities.arcee.ArceeDocumentSource`	Arcee 文档的来源。
`utilities.arcee.ArceeRoute`(value[, names, ...])	Arcee API 可用的路由作为枚举器。
`utilities.arcee.ArceeWrapper`(arcee_api_key, ...)	Arcee API 的封装器。
`utilities.arcee.DALMFilter`	可用于DALM检索和生成的过滤器。
`utilities.arcee.DALMFilterType`(value[, ...])	DALM检索可用的过滤器类型作为枚举器。
`utilities.arxiv.ArxivAPIWrapper`	ArxivAPI的封装器。
`utilities.asknews.AskNewsAPIWrapper`	AskNews API 的封装器。
`utilities.astradb.SetupMode`(value[, names, ...])	AstraDBEnvironment 的设置模式作为枚举器。
`utilities.awslambda.LambdaWrapper`	AWS Lambda SDK 的封装器。
`utilities.bibtex.BibtexparserWrapper`	围绕 bibtexparser 的封装器。
`utilities.bing_search.BingSearchAPIWrapper`	Bing Web Search API 的封装器。
`utilities.brave_search.BraveSearchWrapper`	Brave 搜索引擎的封装器。
`utilities.cassandra.SetupMode`(value[, ...])
`utilities.cassandra_database.CassandraDatabase`([...])	Apache Cassandra® 数据库封装器。
`utilities.cassandra_database.DatabaseError`(message)	数据库模式错误引发的异常。
`utilities.cassandra_database.Table`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`utilities.clickup.CUList`(folder_id, name[, ...])	列表的组件类。
`utilities.clickup.ClickupAPIWrapper`	Clickup API的封装器。
`utilities.clickup.Component`()	所有组件的基类。
`utilities.clickup.Member`(id, username, ...)	成员组件类。
`utilities.clickup.Space`(id, name, private, ...)	空间的组件类。
`utilities.clickup.Task`(id, name, ...)	任务的类。
`utilities.clickup.Team`(id, name, members)	团队的组件类。
`utilities.dalle_image_generator.DallEAPIWrapper`	OpenAI的DALL-E图像生成器的封装器。
`utilities.dataforseo_api_search.DataForSeoAPIWrapper`	DataForSeo API 的封装器。
`utilities.dataherald.DataheraldAPIWrapper`	Dataherald的封装器。
`utilities.dria_index.DriaAPIWrapper`(api_key)	Dria API 的封装器。
`utilities.duckduckgo_search.DuckDuckGoSearchAPIWrapper`	DuckDuckGo 搜索 API 的封装器。
`utilities.financial_datasets.FinancialDatasetsAPIWrapper`	金融数据集API的封装器。
`utilities.github.GitHubAPIWrapper`	GitHub API 的封装器。
`utilities.gitlab.GitLabAPIWrapper`	GitLab API 的封装器。
`utilities.golden_query.GoldenQueryAPIWrapper`	Golden的封装器。
`utilities.google_books.GoogleBooksAPIWrapper`	Google Books API 的封装器。
`utilities.google_finance.GoogleFinanceAPIWrapper`	SerpApi的Google Finance API的封装器
`utilities.google_jobs.GoogleJobsAPIWrapper`	SerpApi的Google Scholar API的封装器
`utilities.google_lens.GoogleLensAPIWrapper`	SerpApi的Google Lens API的封装器
`utilities.google_scholar.GoogleScholarAPIWrapper`	Google Scholar API 的封装器
`utilities.google_serper.GoogleSerperAPIWrapper`	Serper.dev Google 搜索 API 的封装器。
`utilities.google_trends.GoogleTrendsAPIWrapper`	SerpApi的Google Scholar API的封装器
`utilities.graphql.GraphQLAPIWrapper`	GraphQL API 的封装器。
`utilities.infobip.InfobipAPIWrapper`	Infobip API 的封装器，用于消息传递。
`utilities.jina_search.JinaSearchAPIWrapper`	Jina 搜索引擎的封装器。
`utilities.jira.JiraAPIWrapper`	Jira API 的封装器。
`utilities.max_compute.MaxComputeAPIWrapper`(client)	用于查询阿里云MaxCompute表的接口。
`utilities.merriam_webster.MerriamWebsterAPIWrapper`	Merriam-Webster的封装器。
`utilities.metaphor_search.MetaphorSearchAPIWrapper`	Metaphor Search API 的封装器。
`utilities.mojeek_search.MojeekSearchAPIWrapper`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`utilities.nasa.NasaAPIWrapper`	NASA API 的封装器。
`utilities.nvidia_riva.ASRInputType`	`AudioStream` 的别名
`utilities.nvidia_riva.AudioStream`([maxsize])	包含流式音频的消息。
`utilities.nvidia_riva.NVIDIARivaASR`	`RivaASR` 的别名
`utilities.nvidia_riva.NVIDIARivaStream`	`AudioStream` 的别名
`utilities.nvidia_riva.NVIDIARivaTTS`	`RivaTTS` 的别名
`utilities.nvidia_riva.RivaASR`	一个可运行的组件，使用NVIDIA Riva执行自动语音识别（ASR）。
`utilities.nvidia_riva.RivaAudioEncoding`(value)	Riva音频编码的可能选择的枚举。
`utilities.nvidia_riva.RivaAuthMixin`	用于Riva服务连接的身份验证配置。
`utilities.nvidia_riva.RivaCommonConfigMixin`	一组常见的Riva设置。
`utilities.nvidia_riva.RivaTTS`	一个可运行的类，用于使用NVIDIA Riva进行文本到语音（TTS）转换。
`utilities.nvidia_riva.SentinelT`()	一个空的 Sentinel 类型。
`utilities.openapi.HTTPVerb`(value[, names, ...])	HTTP动词的枚举器。
`utilities.openapi.OpenAPISpec`()	OpenAPI 模型，用于移除规范中格式错误的部分。
`utilities.openweathermap.OpenWeatherMapAPIWrapper`	使用 PyOWM 的 OpenWeatherMap API 封装器。
`utilities.oracleai.OracleSummary`(conn, params)	获取摘要 :param conn: Oracle 连接, :param params: 摘要参数, :param proxy: 代理
`utilities.outline.OutlineAPIWrapper`	OutlineAPI的封装器。
`utilities.passio_nutrition_ai.ManagedPassioLifeAuth`(...)	管理NutritionAI API的令牌。
`utilities.passio_nutrition_ai.NoDiskStorage`()	用于防止存储到磁盘的混入类。
`utilities.passio_nutrition_ai.NutritionAIAPI`	Passio Nutrition AI API 的封装器。
`utilities.pebblo.App`	Pebblo AI 应用程序。
`utilities.pebblo.Doc`	Pebblo 文档。
`utilities.pebblo.Framework`	Pebblo 框架实例。
`utilities.pebblo.IndexedDocument`	Pebblo 索引文档。
`utilities.pebblo.PebbloLoaderAPIWrapper`	Pebblo Loader API 的封装器。
`utilities.pebblo.Routes`(value[, names, ...])	Pebblo API 可用的路由作为枚举器。
`utilities.pebblo.Runtime`	Pebblo 运行时。
`utilities.polygon.PolygonAPIWrapper`	Polygon API 的封装器。
`utilities.portkey.Portkey`()	Portkey 配置。
`utilities.powerbi.PowerBIDataset`	从数据集ID和凭据或令牌创建PowerBI引擎。
`utilities.pubmed.PubMedAPIWrapper`	PubMed API 的封装器。
`utilities.reddit_search.RedditSearchAPIWrapper`	Reddit API 的封装器
`utilities.redis.TokenEscaper`([escape_chars_re])	转义输入字符串中的标点符号。
`utilities.rememberizer.RememberizerAPIWrapper`	Rememberizer API 的封装器。
`utilities.requests.GenericRequestsWrapper`	围绕requests库的轻量级封装。
`utilities.requests.JsonRequestsWrapper`	轻量级的请求库封装，支持异步操作。
`utilities.requests.Requests`	围绕请求的包装器，用于处理认证和异步操作。
`utilities.requests.RequestsWrapper`	`TextRequestsWrapper` 的别名
`utilities.requests.TextRequestsWrapper`	轻量级的请求库封装，支持异步操作。
`utilities.scenexplain.SceneXplainAPIWrapper`	SceneXplain API 的封装器。
`utilities.searchapi.SearchApiAPIWrapper`	SearchApi API 的封装器。
`utilities.searx_search.SearxResults`(data)	围绕搜索API结果的字典式包装器。
`utilities.searx_search.SearxSearchWrapper`	Searx API 的封装器。
`utilities.semanticscholar.SemanticScholarAPIWrapper`	围绕semanticscholar.org API的封装器。
`utilities.serpapi.HiddenPrints`()	用于隐藏打印的上下文管理器。
`utilities.serpapi.SerpAPIWrapper`	SerpAPI的封装器。
`utilities.spark_sql.SparkSQL`([...])	SparkSQL 是一个用于与 Spark SQL 交互的工具类。
`utilities.sql_database.SQLDatabase`(engine[, ...])	SQLAlchemy 数据库的封装。
`utilities.stackexchange.StackExchangeAPIWrapper`	Stack Exchange API 的封装器。
`utilities.steam.SteamWebAPIWrapper`	Steam API 的封装器。
`utilities.tavily_search.TavilySearchAPIWrapper`	Tavily 搜索 API 的封装器。
`utilities.tensorflow_datasets.TensorflowDatasets`	访问 TensorFlow 数据集。
`utilities.twilio.TwilioAPIWrapper`	使用Twilio的消息客户端。
`utilities.wikidata.WikidataAPIWrapper`	围绕Wikidata API的封装器。
`utilities.wikipedia.WikipediaAPIWrapper`	围绕WikipediaAPI的封装器。
`utilities.wolfram_alpha.WolframAlphaAPIWrapper`	Wolfram Alpha 的封装器。
`utilities.you.YouAPIOutput`	来自 you.com API 的输出。
`utilities.you.YouDocument`	解析一个片段的输出。
`utilities.you.YouHit`	来自 you.com 的单个命中结果，可能包含多个片段
`utilities.you.YouHitMetadata`	来自you.com的单个点击的元数据
`utilities.you.YouSearchAPIWrapper`	you.com 搜索和新闻 API 的封装器。
`utilities.zapier.ZapierNLAWrapper`	Zapier NLA的封装器。

函数

`utilities.anthropic.get_num_tokens_anthropic`(text)	获取文本字符串中的令牌数量。
`utilities.anthropic.get_token_ids_anthropic`(text)	获取文本字符串的令牌ID。
`utilities.cassandra.aexecute_cql`(session, ...)	异步执行CQL查询。
`utilities.cassandra.wrapped_response_future`(...)	将Cassandra响应未来包装在asyncio未来中。
`utilities.clickup.extract_dict_elements_from_component_fields`(...)	从字典中提取元素。
`utilities.clickup.fetch_data`(url, access_token)	从URL获取数据。
`utilities.clickup.fetch_first_id`(data, key)	从字典中获取第一个id。
`utilities.clickup.fetch_folder_id`(space_id, ...)	获取文件夹ID。
`utilities.clickup.fetch_list_id`(space_id, ...)	获取列表ID。
`utilities.clickup.fetch_space_id`(team_id, ...)	获取空间ID。
`utilities.clickup.fetch_team_id`(access_token)	获取团队ID。
`utilities.clickup.load_query`(query[, ...])	解析一个JSON字符串并返回解析后的对象。
`utilities.clickup.parse_dict_through_component`(...)	通过创建一个组件然后将其转换回字典来解析字典。
`utilities.opaqueprompts.desanitize`(...)	从脱敏文本中恢复原始的敏感数据。
`utilities.opaqueprompts.sanitize`(input)	通过用占位符替换敏感数据来清理输入字符串或字符串字典。
`utilities.passio_nutrition_ai.is_http_retryable`(rsp)	检查HTTP响应是否可重试。
`utilities.pebblo.calculate_content_size`(data)	计算内容大小（以字节为单位）： - 使用特定编码（例如，UTF-8）将字符串编码为字节 - 获取编码后字节的长度。
`utilities.pebblo.generate_size_based_batches`(docs)	根据page_content大小生成文档批次。
`utilities.pebblo.get_file_owner_from_path`(...)	获取本地文件路径的所有者。
`utilities.pebblo.get_full_path`(path)	返回本地文件/目录的绝对路径，对于网络相关路径，按原样返回。
`utilities.pebblo.get_ip`()	获取本地运行时的IP地址。
`utilities.pebblo.get_loader_full_path`(loader)	返回基于Document中存在的键的加载器源的绝对路径。
`utilities.pebblo.get_loader_type`(loader)	返回加载器类型，可能是文件、目录或内存中的。
`utilities.pebblo.get_runtime`()	获取当前的框架和运行时详细信息。
`utilities.pebblo.get_source_size`(source_path)	获取源路径的大小。
`utilities.powerbi.fix_table_name`(table)	在包含空格的表名周围添加单引号。
`utilities.powerbi.json_to_md`(json_contents)	将JSON对象转换为Markdown表格。
`utilities.redis.check_redis_module_exist`(...)	检查是否安装了正确的Redis模块。
`utilities.redis.get_client`(redis_url, **kwargs)	从给定的连接URL获取一个redis客户端。
`utilities.sql_database.truncate_word`(...[, ...])	根据最大字符串长度，将字符串截断为一定数量的单词。
`utilities.vertexai.create_retry_decorator`(llm, *)	为 Vertex / Palm LLMs 创建一个重试装饰器。
`utilities.vertexai.get_client_info`([module])	返回一个自定义的用户代理头。
`utilities.vertexai.init_vertexai`([project, ...])	初始化 Vertex AI。
`utilities.vertexai.load_image_from_gcs`(path)	从Google Cloud Storage加载图像。
`utilities.vertexai.raise_vertex_import_error`([...])	抛出与Vertex SDK不可用相关的ImportError。

已弃用的类

`utilities.google_places_api.GooglePlacesAPIWrapper`
`utilities.google_search.GoogleSearchAPIWrapper`

utils #

类

`utils.ernie_functions.FunctionDescription`	表示可调用Ernie API的函数。
`utils.ernie_functions.ToolDescription`	表示可调用Ernie API的函数。

函数

`utils.ernie_functions.convert_pydantic_to_ernie_function`(...)	将Pydantic模型转换为Ernie API的函数描述。
`utils.ernie_functions.convert_pydantic_to_ernie_tool`(...)	将Pydantic模型转换为Ernie API的函数描述。
`utils.google.get_client_info`([module])	返回一个自定义的用户代理头。
`utils.math.cosine_similarity`(X, Y)	两个等宽矩阵之间的行余弦相似度。
`utils.math.cosine_similarity_top_k`(X, Y[, ...])	行间余弦相似度，带有可选的 top-k 和分数阈值过滤。
`utils.openai.is_openai_v1`()	返回OpenAI API是否为v1或更高版本。
`utils.user_agent.get_user_agent`()	从环境变量中获取用户代理。

vectorstores #

类

`vectorstores.aerospike.Aerospike`(client, ...)	Aerospike 向量存储。
`vectorstores.alibabacloud_opensearch.AlibabaCloudOpenSearch`(...)	Alibaba Cloud OpenSearch 向量存储。
`vectorstores.alibabacloud_opensearch.AlibabaCloudOpenSearchSettings`(...)	阿里云Opensearch客户端配置。
`vectorstores.analyticdb.AnalyticDB`(...[, ...])	AnalyticDB (分布式 PostgreSQL) 向量存储。
`vectorstores.annoy.Annoy`(embedding_function, ...)	Annoy 向量存储。
`vectorstores.apache_doris.ApacheDoris`(...[, ...])	Apache Doris 向量存储。
`vectorstores.apache_doris.ApacheDorisSettings`	Apache Doris 客户端配置。
`vectorstores.aperturedb.ApertureDB`(embeddings)	创建一个由ApertureDB支持的向量存储
`vectorstores.atlas.AtlasDB`(name[, ...])	Atlas 向量存储。
`vectorstores.awadb.AwaDB`([table_name, ...])	AwaDB 向量存储。
`vectorstores.azure_cosmos_db.AzureCosmosDBVectorSearch`(...)	Azure Cosmos DB for MongoDB vCore 向量存储。
`vectorstores.azure_cosmos_db.CosmosDBSimilarityType`(value)	Cosmos DB 相似度类型作为枚举器。
`vectorstores.azure_cosmos_db.CosmosDBVectorSearchType`(value)	Cosmos DB 向量搜索类型作为枚举器。
`vectorstores.azure_cosmos_db_no_sql.AzureCosmosDBNoSqlVectorSearch`(*, ...)	Azure Cosmos DB for NoSQL 向量存储。
`vectorstores.azure_cosmos_db_no_sql.Condition`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`vectorstores.azure_cosmos_db_no_sql.CosmosDBQueryType`(value)	CosmosDB 查询类型
`vectorstores.azure_cosmos_db_no_sql.PreFilter`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`vectorstores.azuresearch.AzureSearch`(...[, ...])	Azure Cognitive Search 向量存储。
`vectorstores.azuresearch.AzureSearchVectorStoreRetriever`	使用Azure Cognitive Search的检索器。
`vectorstores.bagel.Bagel`([cluster_name, ...])	`Bagel.net` 推理平台。
`vectorstores.baiducloud_vector_search.BESVectorStore`(...)	百度Elasticsearch 向量存储。
`vectorstores.baiduvectordb.BaiduVectorDB`(...)	百度 VectorDB 作为向量存储。
`vectorstores.baiduvectordb.ConnectionParams`(...)	百度 VectorDB 连接参数。
`vectorstores.baiduvectordb.TableParams`(dimension)	百度 VectorDB 表参数。
`vectorstores.cassandra.Cassandra`(embedding)	用于向量存储工作负载的Apache Cassandra(R)。
`vectorstores.clarifai.Clarifai`([user_id, ...])	Clarifai AI 向量存储。
`vectorstores.clickhouse.Clickhouse`(embedding)	ClickHouse 向量存储集成。
`vectorstores.clickhouse.ClickhouseSettings`	ClickHouse 客户端配置。
`vectorstores.dashvector.DashVector`(...)	DashVector 向量存储。
`vectorstores.deeplake.DeepLake`([...])	Activeloop Deep Lake 向量存储。
`vectorstores.dingo.Dingo`(embedding, text_key, *)	Dingo 向量存储。
`vectorstores.docarray.base.DocArrayIndex`(...)	DocArray 基于向量存储的基类。
`vectorstores.docarray.hnsw.DocArrayHnswSearch`(...)	HnswLib 存储使用 DocArray 包。
`vectorstores.docarray.in_memory.DocArrayInMemorySearch`(...)	用于精确搜索的内存中的DocArray存储。
`vectorstores.documentdb.DocumentDBSimilarityType`(value)	DocumentDB 相似度类型作为枚举器。
`vectorstores.documentdb.DocumentDBVectorSearch`(...)	Amazon DocumentDB (与MongoDB兼容) 向量存储。
`vectorstores.duckdb.DuckDB`(*[, connection, ...])	DuckDB 向量存储。
`vectorstores.ecloud_vector_search.EcloudESVectorStore`(...)	ecloud Elasticsearch 向量存储。
`vectorstores.elasticsearch.BaseRetrievalStrategy`()	Elasticsearch 检索策略的基类。
`vectorstores.epsilla.Epsilla`(client, embeddings)	Epsilla 向量数据库的封装。
`vectorstores.faiss.FAISS`(embedding_function, ...)	FAISS 向量存储集成。
`vectorstores.falkordb_vector.FalkorDBVector`(...)	FalkorDB 向量索引。
`vectorstores.falkordb_vector.IndexType`(value)	索引类型的枚举器。
`vectorstores.falkordb_vector.SearchType`(value)	用于FalkorDB VectorStore中不同搜索策略的枚举器。
`vectorstores.hanavector.HanaDB`(connection, ...)	SAP HANA 云向量引擎
`vectorstores.hippo.Hippo`(embedding_function)	Hippo 向量存储。
`vectorstores.hologres.Hologres`(...[, ndims, ...])	Hologres API 向量存储。
`vectorstores.infinispanvs.Infinispan`([...])	Infinispan REST 接口的辅助类。
`vectorstores.infinispanvs.InfinispanVS`([...])	Infinispan 向量存储接口。
`vectorstores.jaguar.Jaguar`(pod, store, ...)	Jaguar API 向量存储。
`vectorstores.kdbai.KDBAI`(table, embedding[, ...])	KDB.AI 向量存储。
`vectorstores.kinetica.Dimension`(value[, ...])	一些已知嵌入的默认维度。
`vectorstores.kinetica.DistanceStrategy`(value)	距离策略的枚举器。
`vectorstores.kinetica.Kinetica`(config, ...)	Kinetica 向量存储。
`vectorstores.kinetica.KineticaSettings`	Kinetica 客户端配置。
`vectorstores.lancedb.LanceDB`([connection, ...])	LanceDB 向量存储。
`vectorstores.lantern.BaseEmbeddingStore`()	Lantern 嵌入存储的基类。
`vectorstores.lantern.DistanceStrategy`(value)	距离策略的枚举器。
`vectorstores.lantern.Lantern`(...[, ...])	Postgres 使用 lantern 扩展作为向量存储。
`vectorstores.lantern.QueryResult`()	查询结果。
`vectorstores.llm_rails.LLMRails`([...])	使用LLMRails实现的向量存储。
`vectorstores.llm_rails.LLMRailsRetriever`	LLMRails的检索器。
`vectorstores.manticore_search.ManticoreSearch`(...)	ManticoreSearch 引擎向量存储。
`vectorstores.manticore_search.ManticoreSearchSettings`	通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
`vectorstores.marqo.Marqo`(client, index_name)	Marqo 向量存储。
`vectorstores.meilisearch.Meilisearch`(embedding)	Meilisearch 向量存储。
`vectorstores.momento_vector_index.MomentoVectorIndex`(...)	Momento Vector Index (MVI) 向量存储。
`vectorstores.myscale.MyScale`(embedding[, config])	MyScale 向量存储。
`vectorstores.myscale.MyScaleSettings`	MyScale 客户端配置。
`vectorstores.myscale.MyScaleWithoutJSON`(...)	没有元数据列的MyScale向量存储
`vectorstores.nucliadb.NucliaDB`(...[, ...])	NucliaDB 向量存储。
`vectorstores.opensearch_vector_search.OpenSearchVectorSearch`(...)	Amazon OpenSearch 向量引擎向量存储。
`vectorstores.oraclevs.OracleVS`(client, ...)	OracleVS 向量存储。
`vectorstores.pathway.PathwayVectorClient`([...])	连接到Pathway向量存储的VectorStore。
`vectorstores.pgembedding.BaseModel`(**kwargs)	所有SQL存储的基础模型。
`vectorstores.pgembedding.CollectionStore`(...)	集合存储。
`vectorstores.pgembedding.EmbeddingStore`(**kwargs)	嵌入存储。
`vectorstores.pgembedding.PGEmbedding`(...[, ...])	Postgres 使用 pg_embedding 扩展作为向量存储。
`vectorstores.pgembedding.QueryResult`()	查询结果。
`vectorstores.pgvecto_rs.PGVecto_rs`(...[, ...])	由pgvecto_rs支持的VectorStore。
`vectorstores.pgvector.BaseModel`(**kwargs)	SQL存储的基础模型。
`vectorstores.pgvector.DistanceStrategy`(value)	距离策略的枚举器。
`vectorstores.qdrant.QdrantException`	Qdrant 相关的异常。
`vectorstores.redis.base.RedisVectorStoreRetriever`	用于 Redis VectorStore 的检索器。
`vectorstores.redis.filters.RedisFilter`()	RedisFilterFields 的集合。
`vectorstores.redis.filters.RedisFilterExpression`([...])	RedisFilterFields的逻辑表达式。
`vectorstores.redis.filters.RedisFilterField`(field)	RedisFilterFields 的基类。
`vectorstores.redis.filters.RedisFilterOperator`(value)	RedisFilterOperator 枚举器用于创建 RedisFilterExpressions。
`vectorstores.redis.filters.RedisNum`(field)	表示Redis索引中数字字段的RedisFilterField。
`vectorstores.redis.filters.RedisTag`(field)	表示Redis索引中标签的RedisFilterField。
`vectorstores.redis.filters.RedisText`(field)	RedisFilterField 表示 Redis 索引中的文本字段。
`vectorstores.redis.schema.FlatVectorField`	Redis中平面向量字段的模式。
`vectorstores.redis.schema.HNSWVectorField`	Redis中HNSW向量字段的模式。
`vectorstores.redis.schema.NumericFieldSchema`	Redis中数字字段的模式。
`vectorstores.redis.schema.RedisDistanceMetric`(value)	Redis向量字段的距离度量。
`vectorstores.redis.schema.RedisField`	Redis字段的基类。
`vectorstores.redis.schema.RedisModel`	Redis索引的架构。
`vectorstores.redis.schema.RedisVectorField`	Redis 向量字段的基类。
`vectorstores.redis.schema.TagFieldSchema`	Redis中标签字段的模式。
`vectorstores.redis.schema.TextFieldSchema`	Redis中文本字段的模式。
`vectorstores.relyt.Relyt`(connection_string, ...)	Relyt (分布式 PostgreSQL) 向量存储。
`vectorstores.rocksetdb.Rockset`(client, ...)	Rockset 向量存储。
`vectorstores.scann.ScaNN`(embedding, index, ...)	ScaNN 向量存储。
`vectorstores.semadb.SemaDB`(collection_name, ...)	SemaDB 向量存储。
`vectorstores.singlestoredb.SingleStoreDB`(...)	SingleStore DB 向量存储。
`vectorstores.sklearn.BaseSerializer`(persist_path)	用于序列化数据的基类。
`vectorstores.sklearn.BsonSerializer`(persist_path)	使用bson python包将数据序列化为二进制JSON。
`vectorstores.sklearn.JsonSerializer`(persist_path)	使用Python标准库中的json包将数据序列化为JSON格式。
`vectorstores.sklearn.ParquetSerializer`(...)	使用pyarrow包将数据序列化为Apache Parquet格式。
`vectorstores.sklearn.SKLearnVectorStore`(...)	基于scikit-learn库NearestNeighbors的简单内存向量存储。
`vectorstores.sklearn.SKLearnVectorStoreException`	由SKLearnVectorStore引发的异常。
`vectorstores.sqlitevec.SQLiteVec`(table, ...)	使用Vec扩展的SQLite作为向量数据库。
`vectorstores.sqlitevss.SQLiteVSS`(table, ...)	使用VSS扩展的SQLite作为向量数据库。
`vectorstores.starrocks.StarRocks`(embedding)	StarRocks 向量存储。
`vectorstores.starrocks.StarRocksSettings`	StarRocks 客户端配置。
`vectorstores.supabase.SupabaseVectorStore`(...)	Supabase Postgres 向量存储。
`vectorstores.surrealdb.SurrealDBStore`(...)	SurrealDB 作为向量存储。
`vectorstores.tablestore.TablestoreVectorStore`(...)	Tablestore 向量存储。
`vectorstores.tair.Tair`(embedding_function, ...)	Tair 向量存储。
`vectorstores.tencentvectordb.ConnectionParams`(...)	腾讯向量数据库连接参数。
`vectorstores.tencentvectordb.IndexParams`(...)	腾讯向量数据库索引参数。
`vectorstores.tencentvectordb.MetaField`	腾讯向量数据库的元数据字段。
`vectorstores.tencentvectordb.TencentVectorDB`(...)	腾讯 VectorDB 作为向量存储。
`vectorstores.thirdai_neuraldb.NeuralDBClientVectorStore`(db)	使用ThirdAI的NeuralDB企业版Python客户端进行NeuralDBs的向量存储。
`vectorstores.thirdai_neuraldb.NeuralDBVectorStore`(db)	使用ThirdAI的NeuralDB的向量存储。
`vectorstores.tidb_vector.TiDBVectorStore`(...)	TiDB 向量存储。
`vectorstores.tigris.Tigris`(client, ...)	Tigris 向量存储。
`vectorstores.tiledb.TileDB`(embedding, ...[, ...])	TileDB 向量存储。
`vectorstores.timescalevector.TimescaleVector`(...)	Timescale Postgres 向量存储
`vectorstores.typesense.Typesense`(...[, ...])	Typesense 向量存储。
`vectorstores.upstash.UpstashVectorStore`([...])	Upstash 向量存储
`vectorstores.usearch.USearch`(embedding, ...)	USearch 向量存储。
`vectorstores.utils.DistanceStrategy`(value[, ...])	用于计算向量之间距离的距离策略的枚举器。
`vectorstores.vald.Vald`(embedding[, host, ...])	Vald 向量数据库。
`vectorstores.vdms.VDMS`(client, *[, ...])	英特尔实验室的VDMS用于向量存储工作负载。
`vectorstores.vearch.Vearch`(embedding_function)	初始化 vearch 向量存储标志 1 表示集群，0 表示独立
`vectorstores.vectara.MMRConfig`([is_enabled, ...])	最大边际相关性（MMR）搜索的配置。
`vectorstores.vectara.RerankConfig`([...])	重新排序器的配置。
`vectorstores.vectara.SummaryConfig`([...])	摘要生成的配置。
`vectorstores.vectara.Vectara`([...])	Vectara API 向量存储。
`vectorstores.vectara.VectaraQueryConfig`([k, ...])	Vectara查询的配置。
`vectorstores.vectara.VectaraRAG`(vectara, config)	Vectara RAG 可运行对象。
`vectorstores.vectara.VectaraRetriever`	Vectara 检索器类。
`vectorstores.vespa.VespaStore`(app[, ...])	Vespa 向量存储。
`vectorstores.vikingdb.VikingDB`(...[, ...])	vikingdb 作为向量存储
`vectorstores.vikingdb.VikingDBConfig`([host, ...])	vikingdb 连接配置
`vectorstores.vlite.VLite`(embedding_function)	VLite 是一个简单且快速的向量数据库，用于语义搜索。
`vectorstores.weaviate.Weaviate`(client, ...)	Weaviate 向量存储。
`vectorstores.xata.XataVectorStore`(api_key, ...)	Xata 向量存储。
`vectorstores.yellowbrick.Yellowbrick`(...[, ...])	Yellowbrick 作为向量数据库。
`vectorstores.zep.CollectionConfig`(name, ...)	Zep Collection的配置。
`vectorstores.zep.ZepVectorStore`(...[, ...])	Zep 向量存储。
`vectorstores.zep_cloud.ZepCloudVectorStore`(...)	Zep 向量存储。
`vectorstores.zilliz.Zilliz`(embedding_function)	Zilliz 向量存储。

函数

`vectorstores.alibabacloud_opensearch.create_metadata`(fields)	从字段创建元数据。
`vectorstores.annoy.dependable_annoy_import`()	如果可用则导入annoy，否则抛出错误。
`vectorstores.clickhouse.has_mul_sub_str`(s, *args)	检查字符串是否包含多个子字符串。
`vectorstores.faiss.dependable_faiss_import`([...])	如果可用则导入faiss，否则抛出错误。
`vectorstores.falkordb_vector.construct_metadata_filter`([...])	通过直接将过滤值注入查询来构建元数据过滤器。
`vectorstores.falkordb_vector.dict_to_yaml_str`(...)	将字典转换为类似YAML的字符串，而不使用外部库。
`vectorstores.falkordb_vector.generate_random_string`(length)
`vectorstores.falkordb_vector.process_index_data`(data)	处理嵌套的实体数据列表，以提取有关标签、实体类型、属性、索引类型和索引详细信息（如果适用）的信息。
`vectorstores.lancedb.import_lancedb`()	导入 lancedb 包。
`vectorstores.lancedb.to_lance_filter`(filter)	将字典过滤器转换为LanceDB过滤器字符串。
`vectorstores.lantern.get_embedding_store`(...)	获取嵌入存储类。
`vectorstores.myscale.has_mul_sub_str`(s, *args)	检查字符串是否包含多个子字符串。
`vectorstores.oraclevs.create_index`(client, ...)	在向量存储上创建索引。
`vectorstores.oraclevs.drop_index_if_exists`(...)	如果存在索引，则删除它。
`vectorstores.oraclevs.drop_table_purge`(...)	删除表并将其从数据库中清除。
`vectorstores.qdrant.sync_call_fallback`(method)	如果异步方法未实现，则调用类的同步方法的装饰器。
`vectorstores.redis.base.check_index_exists`(...)	检查Redis索引是否存在。
`vectorstores.redis.filters.check_operator_misuse`(func)	用于检查等式运算符滥用的装饰器。
`vectorstores.redis.schema.read_schema`(...)	从字典或yaml文件中读取索引模式。
`vectorstores.scann.dependable_scann_import`()	如果可用则导入scann，否则抛出错误。
`vectorstores.scann.normalize`(x)	将向量归一化为单位长度。
`vectorstores.sqlitevec.serialize_f32`(vector)	将浮点数列表序列化为紧凑的“原始字节”格式
`vectorstores.starrocks.debug_output`(s)	如果DEBUG为True，则打印调试信息。
`vectorstores.starrocks.get_named_result`(...)	从查询中获取一个命名结果。
`vectorstores.starrocks.has_mul_sub_str`(s, *args)	检查字符串是否包含多个子字符串。
`vectorstores.tencentvectordb.translate_filter`(...)	将LangChain过滤器转换为腾讯VectorDB过滤器。
`vectorstores.tiledb.dependable_tiledb_import`()	如果可用，导入tiledb-vector-search，否则抛出错误。
`vectorstores.tiledb.get_documents_array_uri`(uri)	获取文档数组的URI。
`vectorstores.tiledb.get_documents_array_uri_from_group`(group)	从组中获取文档数组的URI。
`vectorstores.tiledb.get_vector_index_uri`(uri)	获取向量索引的URI。
`vectorstores.tiledb.get_vector_index_uri_from_group`(group)	获取向量索引的URI。
`vectorstores.usearch.dependable_usearch_import`()	如果可用则导入usearch，否则抛出错误。
`vectorstores.utils.filter_complex_metadata`(...)	过滤掉向量存储不支持的元数据类型。
`vectorstores.utils.maximal_marginal_relevance`(...)	计算最大边际相关性。
`vectorstores.vdms.VDMS_Client`([host, port])	VDMS服务器的VDMS客户端。
`vectorstores.vdms.embedding2bytes`(embedding)	将嵌入转换为字节。

已弃用的类

`vectorstores.astradb.AstraDB`(*, embedding, ...)
`vectorstores.bigquery_vector_search.BigQueryVectorSearch`(...)
`vectorstores.chroma.Chroma`([...])
`vectorstores.couchbase.CouchbaseVectorStore`(...)
`vectorstores.databricks_vector_search.DatabricksVectorSearch`(...)
`vectorstores.elastic_vector_search.ElasticKnnSearch`(...)
`vectorstores.elastic_vector_search.ElasticVectorSearch`(...)
`vectorstores.elasticsearch.ApproxRetrievalStrategy`([...])
`vectorstores.elasticsearch.ElasticsearchStore`(...)
`vectorstores.elasticsearch.ExactRetrievalStrategy`(...)
`vectorstores.elasticsearch.SparseRetrievalStrategy`([...])
`vectorstores.matching_engine.MatchingEngine`(...)
`vectorstores.milvus.Milvus`(embedding_function)
`vectorstores.mongodb_atlas.MongoDBAtlasVectorSearch`(...)
`vectorstores.neo4j_vector.IndexType`(value[, ...])
`vectorstores.neo4j_vector.Neo4jVector`(...[, ...])
`vectorstores.neo4j_vector.SearchType`(value)
`vectorstores.pgvector.PGVector`(...[, ...])
`vectorstores.pinecone.Pinecone`(index, ...[, ...])
`vectorstores.qdrant.Qdrant`(client, ...[, ...])
`vectorstores.redis.base.Redis`(redis_url, ...)

已弃用的函数

`vectorstores.neo4j_vector.check_if_not_null`(...)
`vectorstores.neo4j_vector.collect_params`(...)
`vectorstores.neo4j_vector.combine_queries`(...)
`vectorstores.neo4j_vector.construct_metadata_filter`(filter)
`vectorstores.neo4j_vector.dict_to_yaml_str`(...)
`vectorstores.neo4j_vector.remove_lucene_chars`(text)
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