将iMessage聊天记录转化为AI聊天数据：从数据抽取到模型微调的完整指南

最新推荐文章于 2025-12-03 08:43:36 发布

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# 将iMessage聊天记录转化为AI聊天数据：从数据抽取到模型微调的完整指南

## 引言

iMessage是苹果设备用户广泛使用的即时通讯工具，很多用户会希望将其聊天记录用于AI模型训练，例如，微调生成式预训练模型以适应自己的对话风格。这篇文章将详细介绍如何利用`IMessageChatLoader`工具，提取iMessage数据，将其转换为可用于LangChain的聊天记录，并最终实现模型的微调。

## 主要内容

### 1. 访问iMessage数据库

iMessage的对话记录保存在macOS系统的SQLite数据库中，路径为`~/Library/Messages/chat.db`。在操作之前，可能需要将数据库文件复制到方便访问的目录（如Documents），因为默认情况下，终端无法直接访问这个路径。或者，您可以在系统设置中为终端应用程序授予完全磁盘访问权限，但这并不是推荐的做法。

### 2. 下载示例数据库

我们准备了一个示例数据库，您可以通过以下代码下载该文件：

```python
import requests

def download_drive_file(url: str, output_path: str = "chat.db") -> None:
    file_id = url.split("/")[-2]
    download_url = f"https://drive.google.com/uc?export=download&id={file_id}"

    response = requests.get(download_url)
    if response.status_code != 200:
        print("Failed to download the file.")
        return

    with open(output_path, "wb") as file:
        file.write(response.content)
        print(f"File {output_path} downloaded.")

url = "https://drive.google.com/file/d/1NebNKqTA2NXApCmeH6mu0unJD2tANZzo/view?usp=sharing"
download_drive_file(url)

3. 创建Chat Loader

使用IMessageChatLoader类来加载聊天记录：

from langchain_community.chat_loaders.imessage import IMessageChatLoader

loader = IMessageChatLoader(
    path="./chat.db",  # 指定聊天数据库的路径
)

4. 加载和转换消息

通过调用load()或lazy_load()函数来加载并转换消息：

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)