TextLoader.init() got an unexpected keyword argument 'autodetect_encoding'

这个错误通常是因为你正在使用的 TextLoader 的版本可能过低，不支持 `autodetect_encoding` 参数。 你可以尝试更新 TextLoader 到最新版本，或者使用其他方式来自动检测文本编码格式。例如，你可以使用 `chardet` 库来检测文本文件的编码格式。具体操作可以参考以下代码： ```python import chardet # 读取文本文件 with open('file.txt', 'rb') as f: content = f.read() # 检测编码格式 encoding = chardet.detect(content)['encoding'] # 以检测到的编码格式打开文件 with open('file.txt', encoding=encoding) as f: # 对文件进行操作 ... ``` 希望这个回答能够帮到你！

### 解决 `from_embeddings()` 缺少 `'text_embeddings'` 参数的问题 当调用 `from_embeddings()` 函数时，如果缺少 `'text_embeddings'` 参数，通常是因为未按照函数签名的要求传递必要的参数。以下是详细的分析和解决方案： #### 1. **问题的根本原因** `from_embeddings()` 需要一个名为 `'text_embeddings'` 的位置参数。如果没有提供这个参数，Python 将抛出以下错误： ```plaintext TypeError: from_embeddings() missing 1 required positional argument: 'text_embeddings' ``` 这意味着在调用该函数时，必须显式地传递 `'text_embeddings'` 参数[^1]。 --- #### 2. **解决方法** ##### 方法一：检查并补充必要的参数 确保在调用 `from_embeddings()` 时，提供了 `'text_embeddings'` 参数。例如，假设 `from_embeddings()` 的定义如下： ```python def from_embeddings(text_embeddings, metadata=None): # 处理嵌入向量的逻辑 pass ``` 那么正确的调用方式应为： ```python embeddings = [...] # 这里是一个有效的嵌入列表或数组 result = from_embeddings(text_embeddings=embeddings) ``` 在此处，`embeddings` 应该是由某种嵌入模型生成的有效数据结构（如 NumPy 数组或 PyTorch 张量）[^2]。 ##### 方法二：调试输入数据源 如果不确定 `'text_embeddings'` 的来源，可以回溯到生成这些嵌入的地方。通常，嵌入由语言模型生成，例如 Hugging Face Transformers 或 SentenceTransformers。以下是一个简单的例子： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') sentences = ["This is an example sentence.", "Each sentence will be converted into a vector."] embeddings = model.encode(sentences) ``` 在这里，`embeddings` 可以直接作为 `'text_embeddings'` 参数传递给 `from_embeddings()`。 --- #### 3. **关于 `TextDocumentLoader` 类的实现细节** `TextDocumentLoader` 是 LangChain 中的一个工具类，用于加载和解析文本文件。其主要职责是从各种格式的文档中提取纯文本内容，并将其转换为适合后续处理的形式（如分词、嵌入等）。以下是其实现的核心部分： ##### （1）基本功能 `TextDocumentLoader` 支持多种文件类型，包括但不限于 `.txt`, `.pdf`, 和 `.docx` 文件。它通过第三方库（如 `PyPDF2` 或 `unstructured`）读取文件内容，并返回统一的字符串表示形式。 ##### （2）典型实现流程 以下是 `TextDocumentLoader` 的伪代码实现： ```python class TextDocumentLoader: def __init__(self, file_path_or_url, encoding='utf-8'): self.file_path_or_url = file_path_or_url self.encoding = encoding def load(self): if self.file_path_or_url.endswith('.txt'): return self._load_txt() elif self.file_path_or_url.endswith('.pdf'): return self._load_pdf() elif self.file_path_or_url.startswith(('http://', 'https://')): return self._load_from_url() else: raise ValueError("Unsupported document type.") def _load_txt(self): with open(self.file_path_or_url, 'r', encoding=self.encoding) as f: return f.read() def _load_pdf(self): import PyPDF2 pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(self.file_path_or_url) text = "" for page in pdf_reader.pages: text += page.extract_text() return text def _load_from_url(self): import requests response = requests.get(self.file_path_or_url) return response.text ``` 在这个实现中，`TextDocumentLoader` 根据文件扩展名或 URL 动态选择合适的加载器。最终的结果是以字符串形式返回的内容。 --- #### 4. **综合案例** 以下是如何结合 `TextDocumentLoader` 和 `from_embeddings()` 来完成整个工作流的例子： ```python from langchain.document_loaders import TextDocumentLoader from sentence_transformers import SentenceTransformer # 加载文档 loader = TextDocumentLoader(file_path="example.txt", encoding="utf-8") document_content = loader.load()[0].page_content # 划分为句子 sentences = document_content.split(". ") # 获取嵌入 model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') embeddings = model.encode(sentences) # 调用 from_embeddings result = from_embeddings(text_embeddings=embeddings) print(result) ``` --- ###