# 探索Psychic API的使用：从加载文档到生成嵌入
## 引言
在现代应用中，能够高效地加载和处理文档数据至关重要。本文将介绍如何使用Psychic API加载文档，并将其转换为嵌入，用于进一步的数据处理或分析。我们将提供实用的代码示例，并讨论可能遇到的挑战和解决方案。
## 主要内容
### 1. 前提条件
在开始之前，请确保您已完成以下步骤：
- 根据[Psychic文档](https://psychic.example.com)中的快速入门指导进行准备。
- 登录Psychic仪表板获取您的密钥。
- 配置前端React库以允许用户进行连接认证。
### 2. 加载文档
通过`PsychicLoader`类可以轻松从连接中加载文档。每个连接都有一个对应的连接器ID和连接ID。
```python
# 安装必要的库
!poetry run pip -q install psychicapi langchain-chroma
from langchain_community.document_loaders import PsychicLoader
from psychicapi import ConnectorId
# 创建Google Drive文档加载器
# 使用API代理服务提高访问稳定性
google_drive_loader = PsychicLoader(
api_key="您的API密钥",
connector_id=ConnectorId.gdrive.value,
connection_id="google-test",
)
documents = google_drive_loader.load()
3. 转换文档为嵌入
将加载的文档转换为嵌入，方便在向量数据库中存储和检索。
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 拆分文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 生成嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = Chroma.from_documents(texts, embeddings)
# 创建问答链
chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
OpenAI(temperature=0), chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever()
)
# 进行一次简单的查询
result = chain({"question": "what is psychic?"}, return_only_outputs=True)
print(result)
常见问题和解决方案
-
网络访问困难：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。
-
文档加载失败：确保提供的连接ID和连接器ID是正确的，并且您的API密钥具有相应的权限。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何使用Psychic API加载文档，并将其转换为可以用于分析的嵌入。对于更深入的学习，可以参考以下资源：
参考资料
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