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前言

前几篇讲了向量库的创建和索引的创建，我们可以去langchain-chatchat里看看，作者实现的类是怎么写的，可以学习一下作者的封装方法。我们可以先来看看KnowledgeFile类。
KnowledgeFile 类用于管理知识库目录中的文件，提供文件加载、文本分割等功能。它需要文件存在于磁盘上才能进行向量化等操作。以下是对该类的详细解析：

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一、 类的初始化方法 __init__

def __init__(self,filename: str,knowledge_base_name: str,loader_kwargs: Dict = {},
):'''对应知识库目录中的文件，必须是磁盘上存在的才能进行向量化等操作。'''self.kb_name = knowledge_base_nameself.filename = str(Path(filename).as_posix())self.ext = os.path.splitext(filename)[-1].lower()if self.ext not in SUPPORTED_EXTS:raise ValueError(f"暂未支持的文件格式 {self.filename}")self.loader_kwargs = loader_kwargsself.filepath = get_file_path(knowledge_base_name, filename)self.docs = Noneself.splited_docs = Noneself.document_loader_name = get_LoaderClass(self.ext)self.text_splitter_name = TEXT_SPLITTER_NAME

1. 参数解析

• filename: 文件名。
• knowledge_base_name: 知识库的名称。
• loader_kwargs: 加载器的额外参数。

2. 初始化步骤

1. 设置知识库名称 (kb_name)。
2. 将文件名转换为 POSIX 路径格式 (filename)。
3. 获取文件扩展名并转换为小写 (ext)。
4. 检查文件扩展名是否受支持，不支持则抛出异常。
5. 设置加载器的额外参数 (loader_kwargs)。
6. 生成文件路径 (filepath)。
7. 初始化文档内容 (docs) 和分割后的文档 (splited_docs) 为 None。
8. 根据文件扩展名获取相应的加载器类名 (document_loader_name)。
9. 设置文本分割器名称 (text_splitter_name)。

二、 方法 file2docs

def file2docs(self, refresh: bool = False):if self.docs is None or refresh:logger.info(f"{self.document_loader_name} used for {self.filepath}")loader = get_loader(loader_name=self.document_loader_name,file_path=self.filepath,loader_kwargs=self.loader_kwargs)self.docs = loader.load()return self.docs

1. 功能

将文件加载为文档对象。

2. 参数

• refresh: 是否重新加载文档。

3. 步骤

1） 如果 docs 为 None 或 refresh 为 True，则重新加载文档。
2） 记录加载器使用日志。
3） 根据加载器名称和文件路径获取加载器实例。
4） 使用加载器加载文档并存储在 docs 属性中。
5） 返回加载的文档。

三、 方法 docs2texts

def docs2texts(self,docs: List[Document] = None,zh_title_enhance: bool = ZH_TITLE_ENHANCE,refresh: bool = False,chunk_size: int = CHUNK_SIZE,chunk_overlap: int = OVERLAP_SIZE,text_splitter: TextSplitter = None,
):docs = docs or self.file2docs(refresh=refresh)if not docs:return []if self.ext not in [".csv"]:if text_splitter is None:text_splitter = make_text_splitter(splitter_name=self.text_splitter_name, chunk_size=chunk_size,chunk_overlap=chunk_overlap)if self.text_splitter_name == "MarkdownHeaderTextSplitter":docs = text_splitter.split_text(docs[0].page_content)else:docs = text_splitter.split_documents(docs)if not docs:return []print(f"文档切分示例：{docs[0]}")if zh_title_enhance:docs = func_zh_title_enhance(docs)self.splited_docs = docsreturn self.splited_docs

1. 功能

将文档对象分割为更小的文本块，并可进行中文标题增强。

2. 参数

• docs: 文档列表，如果为 None 则调用 file2docs 加载文档。
• zh_title_enhance: 是否进行中文标题增强。
• refresh: 是否重新加载文档。
• chunk_size: 文本块大小。
• chunk_overlap: 文本块重叠大小。
• text_splitter: 文本分割器实例。

3. 步骤

1） 如果未提供 docs，则调用 file2docs 方法加载文档。
2） 如果 docs 为空，返回空列表。
3） 如果文件扩展名不是 .csv，则进行文本分割：
- 如果未提供 text_splitter，则根据配置创建文本分割器。
- 根据文本分割器名称选择分割方法。
4） 如果分割后的文档为空，返回空列表。
5） 输出文档切分示例。
6） 如果启用中文标题增强，则调用 func_zh_title_enhance 方法。
7） 将分割后的文档存储在 splited_docs 属性中并返回。

四、 方法 file2text

def file2text(self,zh_title_enhance: bool = ZH_TITLE_ENHANCE,refresh: bool = False,chunk_size: int = CHUNK_SIZE,chunk_overlap: int = OVERLAP_SIZE,text_splitter: TextSplitter = None,
):if self.splited_docs is None or refresh:docs = self.file2docs()self.splited_docs = self.docs2texts(docs=docs,zh_title_enhance=zh_title_enhance,refresh=refresh,chunk_size=chunk_size,chunk_overlap=chunk_overlap,text_splitter=text_splitter)return self.splited_docs

1. 功能

将文件加载并分割为文本块。

2. 参数

• zh_title_enhance: 是否进行中文标题增强。
• refresh: 是否重新加载文档。
• chunk_size: 文本块大小。
• chunk_overlap: 文本块重叠大小。
• text_splitter: 文本分割器实例。

3. 步骤

1） 如果 splited_docs 为 None 或 refresh 为 True，则重新加载并分割文档：
- 调用 file2docs 加载文档。
- 调用 docs2texts 分割文档。
2） 返回分割后的文档。

五、 方法 file_exist

def file_exist(self):return os.path.isfile(self.filepath)

1. 功能

检查文件是否存在。

2. 返回

• bool: 文件存在返回 True，否则返回 False。

3. 方法 get_mtime

def get_mtime(self):return os.path.getmtime(self.filepath)

4. 功能

获取文件的修改时间。

5. 返回

• float: 文件的修改时间（时间戳）。

六、 方法 get_size

def get_size(self):return os.path.getsize(self.filepath)

1. 功能

获取文件大小。

2. 返回

• int: 文件大小（字节数）。

总结

KnowledgeFile 类提供了对知识库中文件的管理功能，包括文件的加载、文本的分割和处理等。通过该类，可以方便地对知识库中的文件进行操作，并进行进一步的自然语言处理和分析。