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Apify 数据集 是一个可扩展的仅追加存储，支持顺序访问，专为存储结构化网络爬取结果（如产品列表或 Google 搜索结果页面）而设计，并可将它们导出为 JSON、CSV 或 Excel 等多种格式。数据集主要用于保存 Apify Actors 的结果——这些是无服务器云程序，适用于各种网络爬取、抓取和数据提取用例。
本笔记本展示了如何将 Apify 数据集加载到 LangChain 中。

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集成详情

类包可序列化JS 支持版本
ApifyDatasetLoaderlangchain-apify❌✅PyPI - Version

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加载器特性

来源文档惰性加载原生异步支持
Apify 数据集❌❌

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前提条件

您需要在 Apify 平台上拥有一个现有的数据集。本示例展示了如何加载由 网站内容爬虫 生成的数据集。 
pip install -qU langchain langchain-apify langchain-openai
首先，将 ApifyDatasetLoader 导入到您的源代码中： 
from langchain_apify import ApifyDatasetLoader
from langchain_core.documents import Document
找到您的 Apify API 令牌 和 OpenAI API 密钥，并将它们初始化为环境变量： 
import os

os.environ["APIFY_TOKEN"] = "your-apify-token"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"

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定价

Apify Actors 的定价方式可能不同，具体取决于您运行的 Actor。 许多 Actor 支持 按事件付费 (PPE) 定价，即您为 Actor 作者定义的明确事件（例如，每个数据集项）付费。这对于希望获得清晰、按操作计费的代理工作负载来说可能是一个不错的选择。

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将数据集项映射到文档

接下来，定义一个函数，将 Apify 数据集记录字段映射到 LangChain Document 格式。 例如，如果您的数据集项结构如下： 
{
    "url": "https://apify.com",
    "text": "Apify is the best web scraping and automation platform."
}
下面代码中的映射函数会将它们转换为 LangChain Document 格式，以便您可以进一步与任何 LLM 模型（例如用于问答）一起使用。 
loader = ApifyDatasetLoader(
    dataset_id="your-dataset-id",
    dataset_mapping_function=lambda dataset_item: Document(
        page_content=dataset_item["text"], metadata={"source": dataset_item["url"]}
    ),
)

data = loader.load()

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一个问答示例

在此示例中，我们使用数据集中的数据来回答问题。 
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
from langchain_apify import ApifyWrapper
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_openai.embeddings import OpenAIEmbeddings

loader = ApifyDatasetLoader(
    dataset_id="your-dataset-id",
    dataset_mapping_function=lambda item: Document(
        page_content=item["text"] or "", metadata={"source": item["url"]}
    ),
)

index = VectorstoreIndexCreator(
    vectorstore_cls=InMemoryVectorStore, embedding=OpenAIEmbeddings()
).from_loaders([loader])

llm = ChatOpenAI(model="gpt-5-mini")

query = "What is Apify?"
result = index.query_with_sources(query, llm=llm)

print(result["answer"])
print(result["sources"])

 Apify is a platform for developing, running, and sharing serverless cloud programs. It enables users to create web scraping and automation tools and publish them on the Apify platform.

https://docs.apify.com/platform/actors, https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store, https://docs.apify.com/platform/security, https://docs.apify.com/platform/actors/examples

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使用 Apify MCP 服务器

不确定使用哪个 Actor 或其需要哪些参数？Apify MCP（模型上下文协议）服务器 可以帮助您发现可用的 Actors、探索其输入模式并了解参数要求。 通过 HTTP 连接到 Apify MCP 服务器时，请在请求头中包含您的 Apify 令牌： 
Authorization: Bearer <APIFY_TOKEN>
更多信息，请参阅 LangChain MCP 文档。
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