聊天加载器 | 🦜️🔗 LangChain | LangChain中文指南(LangChain官网官方文档)

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此笔记本展示了如何创建自己的聊天加载器，以处理从私信中复制粘贴的消息，并将其转换为 LangChain 消息列表。

该笔记本展示了如何以可微调的格式从 Facebook 加载数据。总体步骤如下：

此加载器介绍了如何从GMail中加载数据。您可能有多种方式希望从GMail加载数据。目前，该加载器在实现方式上具有一定的倾向性。其具体做法是：首先查找您已发送的所有邮件，然后找出您回复先前邮件的那些消息，接着获取之前的那封邮件，并将其作为训练样本，即先为原始邮件，后跟您的回复邮件。

此笔记本展示了如何使用iMessage聊天加载器。该类有助于将iMessage对话转换为LangChain聊天消息。

此笔记本演示了一种简便的方法，用于加载 LangSmith 聊天数据集，并使用该数据对模型进行微调。

此笔记本演示了如何直接从 LangSmith 的 LLM 运行中加载数据，并使用这些数据对模型进行微调。

此笔记本展示了如何使用Slack聊天加载器。该类有助于将导出的Slack对话映射为LangChain聊天消息。

此笔记本展示了如何使用 Telegram 聊天加载器。该类有助于将导出的 Telegram 对话映射为 LangChain 聊天消息。

此笔记本展示了如何从 Twitter 加载聊天消息以进行微调。我们通过使用 Apify 来实现这一点。

目前还没有一种简单直接的方法来导出个人微信聊天记录。但如果你只需要几百条以内的消息用于模型微调或少量示例，本笔记本将展示如何创建一个自己的聊天加载器，用于处理从微信复制粘贴的聊天消息，并将其转换为 LangChain 消息列表。

此笔记本展示了如何使用 WhatsApp 聊天加载器。该类有助于将导出的 WhatsApp 对话映射为 LangChain 聊天消息。