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Jaiqu

智能JSON查询与转换工具,实现自动化数据处理

Jaiqu是一款基于AI的JSON转换工具,采用jq查询语言语法实现自动化数据处理。它支持模式验证、模糊匹配和复杂数据映射,能将任意JSON输入转换为目标格式。这个开源项目为开发者提供了高效的JSON处理解决方案,尤其适合需要频繁进行数据格式转换的应用场景。

Jaiqu

用于JSON查询的自然语言到DSL代理

Python Version

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Jaiqu

Streamlit App License: MIT PyPI - Version X (formerly Twitter) Follow

可复现的、由AI生成的JSON转换查询。自动将任何JSON转换为任何架构。

Jaiqu是一个AI代理,用于使用jq查询语言语法创建可重复的JSON转换。Jaiqu可以将任意JSON输入转换为所需的架构。

正在构建AI代理?查看AgentOps

在线演示

视频概览

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特性

  • 将任何架构转换为任何架构 AI代理通过迭代提示GPT-4创建有效的jq查询语法,自动将数据从源架构映射到所需格式。
  • 架构验证 给定要求架构,自动验证输入json中是否存在所需的数据。
  • 模糊术语匹配 根据语义相似性推断键(例如datetime与date_time)。GPT-4自动映射并将输入键转换为所需的输出键。

使用示例:

from jaiqu import validate_schema, translate_schema

# 所需的数据格式 
schema = {
    "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
    "type": "object",
    "properties": {
        "id": {
            "type": ["string", "null"],
            "description": "记录的唯一标识符。"
        },
        "date": {
            "type": "string",
            "description": "描述日期的字符串。"
        },
        "model": {
            "type": "string",
            "description": "表示所使用模型的文本字段。"
        }
    },
    "required": [
        "id",
        "date"
    ]
}

# 提供的数据
input_json = {
    "call.id": "123",
    "datetime": "2022-01-01",
    "timestamp": 1640995200,
    "Address": "123 Main St",
    "user": {
        "name": "John Doe",
        "age": 30,
        "contact": "john@email.com"
    }
}

# (可选)创建提示,以便代理知道在输入中要寻找什么
key_hints="我们正在处理包含id、日期和模型的输出。所有必需的字段都应该存在于这个输入中,但名称可能不同。"

验证输入json是否包含架构中要求的所有信息

schema_properties, valid = validate_schema(input_json, schema, key_hints)

print(schema_properties)

>>> {
      "id": {
          "identified": true,
          "key": "call.id",
          "message": "123",
          "type": [
          "string",
          "null"
          ],
          "description": "记录的唯一标识符。",
          "required": true
      },
      "date": {
          "identified": true,
          "key": "datetime",
          "message": "2022-01-01",
          "type": "string",
          "description": "描述日期的字符串。"
          "required": true
      }
    }
print(valid)
>>> True

为从格式相同的输入JSON中提取数据创建可重复的jq查询

jq_query = jaiqu.translate_schema(input_json, schema, key_hints, max_retries=30)
>>>'{"id": .attributes["call.id"], "date": .datetime}'

安装

推荐:PyPI

pip install jaiqu

架构

解析Jaiqu代理工作流程模式

flowchart TD
    A[开始translate_schema] --> B{验证输入架构}
    B -- 有效 --> C[为每个键创建jq过滤器查询]
    B -- 无效 --> D[抛出RuntimeError]
    C --> E[编译并测试jq过滤器]
    E -- 成功 --> F[验证JSON]
    E -- 失败 --> G[重试创建jq过滤器]
    G -- 成功 --> E
    G -- 失败n次 --> H[抛出RuntimeError]
    F -- 成功 --> I[返回jq查询字符串]
    F -- 失败 --> J[重试验证JSON]
    J -- 成功 --> I
    J -- 失败n次 --> K[抛出RuntimeError]

运行测试

  1. 如果还没有安装pytest,请安装
pip install pytest
  1. 在父目录中运行tests/文件夹
pytest tests

这个仓库也支持tox,只需运行python -m tox

贡献

欢迎为Jaiqu做出贡献!随时为任何错误报告、投诉或功能建议创建问题

许可证

Jaiqu根据MIT许可证发布。

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