Skip to main content
Open In ColabOpen on GitHub

JSONLoader

本 Notebook 提供了使用 JSON 文档加载器 的快速入门指南。有关 JSONLoader 所有功能和配置的详细文档,请参阅API 参考

  • TODO: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

ClassPackageLocalSerializableJS 支持
JSONLoaderlangchain_community

加载器功能

SourceDocument Lazy LoadingNative Async Support
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。

要启用模型调用的自动跟踪,请设置您的 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,我们可以实例化模型对象并加载文档了:

  • TODO:使用相关的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 Reference: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

如果想从 JSON Lines 文件加载文档,请传递 json_lines=True 并指定 jq_schema 来从单个 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

另一种方法是设置 jq_schema='.',并提供 content_key 以便仅加载特定内容:

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}

JSON 文件,包含 jq schema content_key

要使用 jq schema 中的 content_key 加载 JSON 文件中的文档,请将 is_content_key_jq_parsable 设置为 True。请确保 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 文件中提供的元数据包含在我们从内容创建的文档中。

以下示例演示了如何使用 JSONLoader 提取元数据。

有几个关键的变化需要注意。在先前未收集元数据的示例中,我们能够直接在 schema 中指定 page_content 的值来源。

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

这使我们能够将记录(dict)传递给必须实现的 metadata_funcmetadata_func 负责识别记录中应包含在最终 Document 对象中存储的元数据中的信息片段。

此外,现在我们必须通过 content_key 参数在加载器中明确指定,从记录中提取 page_content 值所需的键。

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