langchain_community.document_loaders.datadog_logs.DatadogLogsLoader¶
- class langchain_community.document_loaders.datadog_logs.DatadogLogsLoader(query: str, api_key: str, app_key: str, from_time: Optional[int] = None, to_time: Optional[int] = None, limit: int = 100)[source]¶
加载`Datadog`日志。
日志被写入`page_content`和`metadata`中。
初始化Datadog文档加载器。
- 要求：
必须安装datadog_api_client。使用`pip install datadog_api_client`进行安装。
- 参数：
query: 在Datadog中运行的查询。 api_key: Datadog API密钥。 app_key: Datadog APP密钥。 from_time: 可选。查询的时间范围的开始。
支持日期数学和常规时间戳（毫秒），如’1688732708951’。 默认为20分钟前。
- to_time: 可选。查询的时间范围的结束。
支持日期数学和常规时间戳（毫秒），如’1688732708951’。 默认为当前时间。
- limit: 返回的日志最大数量。
默认为100。
Methods
__init__(query, api_key, app_key[, ...])初始化Datadog文档加载器。
一个用于文档的惰性加载器。
aload()将数据加载到文档对象中。
一个用于文档的惰性加载器。
load()从Datadog获取日志。
load_and_split([text_splitter])加载文档并分割成块。块作为文档返回。
parse_log(log)从Datadog日志项创建文档对象。
- Parameters
query (str) –
api_key (str) –
app_key (str) –
from_time (Optional[int]) –
to_time (Optional[int]) –
limit (int) –
- Return type
None
- __init__(query: str, api_key: str, app_key: str, from_time: Optional[int] = None, to_time: Optional[int] = None, limit: int = 100) None[source]¶
初始化Datadog文档加载器。
- 要求：
必须安装datadog_api_client。使用`pip install datadog_api_client`进行安装。
- 参数：
query: 在Datadog中运行的查询。 api_key: Datadog API密钥。 app_key: Datadog APP密钥。 from_time: 可选。查询的时间范围的开始。
支持日期数学和常规时间戳（毫秒），如’1688732708951’。 默认为20分钟前。
- to_time: 可选。查询的时间范围的结束。
支持日期数学和常规时间戳（毫秒），如’1688732708951’。 默认为当前时间。
- limit: 返回的日志最大数量。
默认为100。
- Parameters
query (str) –
api_key (str) –
app_key (str) –
from_time (Optional[int]) –
to_time (Optional[int]) –
limit (int) –
- Return type
None
- load() List[Document][source]¶
从Datadog获取日志。
- 返回：
- 一个Document对象的列表。
页面内容
- 元数据
id
服务
状态
标签
时间戳
- Return type
List[Document]
- load_and_split(text_splitter: Optional[TextSplitter] = None) List[Document]¶
加载文档并分割成块。块作为文档返回。
不要覆盖此方法。应该被视为已弃用！
- 参数：
- text_splitter: 用于分割文档的TextSplitter实例。
默认为RecursiveCharacterTextSplitter。
- 返回：
文档列表。
- Parameters
text_splitter (Optional[TextSplitter]) –
- Return type
List[Document]