# 利用LangChain对WhatsApp聊天记录进行AI处理的完整指南
## 引言
在现代沟通中，WhatsApp是一个无处不在的工具，许多人依赖它来交流重要信息。将这些聊天记录转换成可供AI使用的数据格式对于许多应用场景（如聊天分析和模型微调）来说都很有用。本文将介绍如何使用LangChain加载和处理WhatsApp聊天记录。
## 主要内容
### 1. 导出WhatsApp聊天记录
首先，我们需要将WhatsApp聊天记录导出到计算机。以下是导出步骤：
1. 打开目标聊天。
2. 点击右上角的三个点，选择“更多”。
3. 选择“导出聊天”，然后选择“无媒体”。
聊天记录会保存为格式如下的文本文件：
```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.
2. 创建聊天加载器
我们利用WhatsAppChatLoader加载这些导出的聊天记录。您可以提供文本文件的路径，然后指定要在微调时担当“AI”角色的用户名。
from langchain_community.chat_loaders.whatsapp import WhatsAppChatLoader
loader = WhatsAppChatLoader(
path="./whatsapp_chat.txt",
)
3. 加载并处理消息
使用load()或lazy_load()方法将聊天记录转换为“ChatSessions”。
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()
merged_messages = merge_chat_runs(raw_messages)
messages: List[ChatSession] = list(
map_ai_messages(merged_messages, sender="Dr. Feather")
)
代码示例
以下是完整代码示例：
from langchain_community.chat_loaders.whatsapp import WhatsAppChatLoader
from langchain_community.chat_loaders.utils import (
map_ai_messages,
merge_chat_runs,
)
from langchain_core.chat_sessions import ChatSession
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 加载WhatsApp聊天记录
loader = WhatsAppChatLoader(path="./whatsapp_chat.txt")
raw_messages = loader.lazy_load() # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 合并连续消息并转换为AI消息
merged_messages = merge_chat_runs(raw_messages)
messages: List[ChatSession] = list(
map_ai_messages(merged_messages, sender="Dr. Feather")
)
# 使用OpenAI的Chat模型进行预测
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
-
问题：无法访问WhatsApp API
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。 -
问题：聊天记录格式不匹配
确保导出聊天选择了“无媒体”选项，并仔细检查文件格式。
总结和进一步学习资源
通过本文提供的步骤和代码示例，你应该能够成功地将WhatsApp聊天记录转换为AI可用的格式。建议进一步探索以下资源以扩展知识：
参考资料
- LangChain Community Documentation
- OpenAI API 使用指南
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