引言

在现代应用中，加载和处理文档是数据分析和信息检索的重要步骤。本篇文章将介绍如何利用Psychic API加载文档，并进一步将其转化为向量嵌入，用于自然语言处理任务。我们将讨论如何应对潜在的挑战，并提供相关的资源以便深入学习。

主要内容

1. 初步准备

首先，确保您已经按照快速开始文档中的步骤进行配置。登录Psychic仪表板获取您的秘密密钥，并在您的Web应用中安装前端React库以认证用户连接。

2. 使用PsychicLoader加载文档

要从连接加载文档，请使用PsychicLoader类。每个连接都具有连接器ID（对应于连接的SaaS应用）和一个连接ID（您在前端库中指定的）。

# 确保安装了必要的Python包
!poetry run pip -q install psychicapi langchain-chroma

from langchain_community.document_loaders import PsychicLoader
from psychicapi import ConnectorId

# 为Google Drive创建文档加载器，可以通过设置connector_id来加载其他连接器
google_drive_loader = PsychicLoader(
    api_key="7ddb61c1-8b6a-4d31-a58e-30d1c9ea480e",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    connector_id=ConnectorId.gdrive.value,
    connection_id="google-test",
)

documents = google_drive_loader.load()

3. 把文档转换为嵌入

通过使用OpenAI的嵌入模型，我们可以将文档转换为向量，并存储在Chroma这样的向量数据库中。

from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = Chroma.from_documents(texts, embeddings)
chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
    OpenAI(temperature=0), chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever()
)
output = chain({"question": "what is psychic?"}, return_only_outputs=True)

常见问题和解决方案

网络限制问题：由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务以确保稳定访问。
文档加载失败：检查连接ID和连接器ID是否正确配置，并确保拥有合适的权限。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何通过Psychic API加载和处理文档，从而实现复杂的自然语言处理任务。若希望进一步了解，可以参考以下资源：

参考资料

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从Psychic加载和处理文档的完整指南

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