电报

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

该过程包含三个步骤：

通过从 Telegram 应用程序中复制聊天内容并粘贴到本地计算机上的文件中，导出聊天 .txt 文件。
使用指向 JSON 文件或 JSON 文件目录的文件路径创建 TelegramChatLoader
调用 loader.load()（或 loader.lazy_load()）执行转换。可选地使用 merge_chat_runs 将来自同一发送者的连续消息合并，或使用 map_ai_messages 将指定发送者的消息转换为 "AIMessage" 类。

1. 创建消息转储

截至（2023/08/23），此加载器最佳支持由从 Telegram 桌面应用程序导出聊天记录生成的 JSON 文件格式。

重要： Telegram 有“lite”版本，例如“Telegram for MacOS”，这些版本缺少导出功能。请确保您使用正确的应用程序来导出文件。

为了导出：

下载并打开 Telegram 桌面版
选择一个对话
导航到对话设置（当前为右上角的三个点）。
点击“导出聊天记录”
取消选择照片和其他媒体。选择“机器可读的 JSON”格式进行导出。

下面是一个例子：

%%writefile telegram_conversation.json
{
 "name": "Jiminy",
 "type": "personal_chat",
 "id": 5965280513,
 "messages": [
  {
   "id": 1,
   "type": "message",
   "date": "2023-08-23T13:11:23",
   "date_unixtime": "1692821483",
   "from": "Jiminy Cricket",
   "from_id": "user123450513",
   "text": "You better trust your conscience",
   "text_entities": [
    {
     "type": "plain",
     "text": "You better trust your conscience"
    }
   ]
  },
  {
   "id": 2,
   "type": "message",
   "date": "2023-08-23T13:13:20",
   "date_unixtime": "1692821600",
   "from": "Batman & Robin",
   "from_id": "user6565661032",
   "text": "What did you just say?",
   "text_entities": [
    {
     "type": "plain",
     "text": "What did you just say?"
    }
   ]
  }
 ]
}

Overwriting telegram_conversation.json

2. 创建聊天加载器

所需的一切只是文件路径。您可以选择指定映射到 AI 消息的用户名，以及配置是否合并消息运行。

from langchain_community.chat_loaders.telegram import TelegramChatLoader

API 参考：TelegramChatLoader

loader = TelegramChatLoader(
    path="./telegram_conversation.json",
)

3. 加载消息

load()（或 lazy_load）方法返回一个“ChatSessions”列表，目前该列表仅包含每个加载的对话中的消息列表。

from typing import List

from langchain_community.chat_loaders.utils import (
    map_ai_messages,
    merge_chat_runs,
)
from langchain_core.chat_sessions import ChatSession

raw_messages = loader.lazy_load()
# Merge consecutive messages from the same sender into a single message
merged_messages = merge_chat_runs(raw_messages)
# Convert messages from "Jiminy Cricket" to AI messages
messages: List[ChatSession] = list(
    map_ai_messages(merged_messages, sender="Jiminy Cricket")
)

API 参考：map_ai_messages | merge_chat_runs | ChatSession

下一步

然后，你可以根据需要使用这些消息，例如用于微调模型、选择少量示例，或直接预测下一条消息

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI()

for chunk in llm.stream(messages[0]["messages"]):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

API 参考：ChatOpenAI

I said, "You better trust your conscience."

1. 创建消息转储​

2. 创建聊天加载器​

3. 加载消息​

下一步​

1. 创建消息转储

2. 创建聊天加载器

3. 加载消息

下一步