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JSONLoader

此笔记本提供了一个快速概述,用于开始使用 JSON 文档加载器。 有关所有 JSONLoader 功能和配置的详细文档,请访问 API 参考

  • 待办事项:添加任何其他相关链接,例如有关底层 API 的信息等。

概述

集成详情

本地可序列化JS 支持
JSONLoaderlangchain_community

加载器功能

来源文档延迟加载原生异步支持
JSONLoader

设置

要访问 JSON 文档加载器,您需要安装 langchain-community 集成包以及 jq python 包。

凭据

使用 JSONLoader 类不需要凭据。

如果您想获得模型调用的最佳自动化追踪,您还可以通过取消注释下方内容来设置您的 LangSmith API 密钥

# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

安装

安装 langchain_communityjq

%pip install -qU langchain_community jq 

初始化

现在我们可以实例化我们的模型对象并加载文档

  • 待办事项:使用相关参数更新模型实例化。
from langchain_community.document_loaders import JSONLoader

loader = JSONLoader(
file_path="./example_data/facebook_chat.json",
jq_schema=".messages[].content",
text_content=False,
)
API 参考:JSONLoader

加载

docs = loader.load()
docs[0]
Document(metadata={'source': '/Users/isaachershenson/Documents/langchain/docs/docs/integrations/document_loaders/example_data/facebook_chat.json', 'seq_num': 1}, page_content='Bye!')
print(docs[0].metadata)
{'source': '/Users/isaachershenson/Documents/langchain/docs/docs/integrations/document_loaders/example_data/facebook_chat.json', 'seq_num': 1}

延迟加载

pages = []
for doc in loader.lazy_load():
pages.append(doc)
if len(pages) >= 10:
# do some paged operation, e.g.
# index.upsert(pages)

pages = []

从 JSON Lines 文件读取

如果您想从 JSON Lines 文件加载文档,您可以传递 json_lines=True 并指定 jq_schema 以从单个 JSON 对象中提取 page_content

loader = JSONLoader(
file_path="./example_data/facebook_chat_messages.jsonl",
jq_schema=".content",
text_content=False,
json_lines=True,
)

docs = loader.load()
print(docs[0])
page_content='Bye!' metadata={'source': '/Users/isaachershenson/Documents/langchain/docs/docs/integrations/document_loaders/example_data/facebook_chat_messages.jsonl', 'seq_num': 1}

读取特定内容键

另一个选项是设置 jq_schema='.' 并提供 content_key 以仅加载特定内容

loader = JSONLoader(
file_path="./example_data/facebook_chat_messages.jsonl",
jq_schema=".",
content_key="sender_name",
json_lines=True,
)

docs = loader.load()
print(docs[0])
page_content='User 2' metadata={'source': '/Users/isaachershenson/Documents/langchain/docs/docs/integrations/document_loaders/example_data/facebook_chat_messages.jsonl', 'seq_num': 1}

带有 jq schema content_key 的 JSON 文件

要使用 jq schema 中的 content_key 从 JSON 文件加载文档,请设置 is_content_key_jq_parsable=True。 确保 content_key 兼容并且可以使用 jq schema 进行解析。

loader = JSONLoader(
file_path="./example_data/facebook_chat.json",
jq_schema=".messages[]",
content_key=".content",
is_content_key_jq_parsable=True,
)

docs = loader.load()
print(docs[0])
page_content='Bye!' metadata={'source': '/Users/isaachershenson/Documents/langchain/docs/docs/integrations/document_loaders/example_data/facebook_chat.json', 'seq_num': 1}

提取元数据

通常,我们希望将 JSON 文件中可用的元数据包含到我们从内容创建的文档中。

以下演示了如何使用 JSONLoader 提取元数据。

有一些关键更改需要注意。 在我们没有收集元数据的上一个示例中,我们设法直接在 schema 中指定了可以从中提取 page_content 值的来源。

在此示例中,我们必须告诉加载器迭代 messages 字段中的记录。 然后 jq_schema 必须为 .messages[]

这允许我们将记录 (dict) 传递到必须实现的 metadata_func 中。 metadata_func 负责识别记录中的哪些信息应包含在最终 Document 对象中存储的元数据中。

此外,我们现在必须通过 content_key 参数在加载器中显式指定需要从中提取 page_content 值的记录中的键。

# Define the metadata extraction function.
def metadata_func(record: dict, metadata: dict) -> dict:
metadata["sender_name"] = record.get("sender_name")
metadata["timestamp_ms"] = record.get("timestamp_ms")

return metadata


loader = JSONLoader(
file_path="./example_data/facebook_chat.json",
jq_schema=".messages[]",
content_key="content",
metadata_func=metadata_func,
)

docs = loader.load()
print(docs[0].metadata)
{'source': '/Users/isaachershenson/Documents/langchain/docs/docs/integrations/document_loaders/example_data/facebook_chat.json', 'seq_num': 1, 'sender_name': 'User 2', 'timestamp_ms': 1675597571851}

API 参考

有关所有 JSONLoader 功能和配置的详细文档,请访问 API 参考: https://python.langchain.ac.cn/api_reference/community/document_loaders/langchain_community.document_loaders.json_loader.JSONLoader.html


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