Lang Chain 101:將Google Drive文檔連接到OpenAI

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Lang Chain 101:將Google Drive文檔連接到OpenAI

教學:使用Lang Chain將Google文檔連接到OpenAI

目錄

  1. 介紹
  2. 為什麼需要Lang Chain?
  3. 使用Google文檔連接Lang Chain
  4. 使用OpenAI進行文檔摘要
  5. 使用OpenAI進行問答
  6. 存取多個文檔
  7. 生產環境中的注意事項
  8. 尋求業務支援
  9. 其他應用場景

介紹

在本教程中,我們將介紹如何使用Lang Chain將Google文檔連接到OpenAI。Lang Chain是一個庫,可以幫助您將文檔從Google Docs複製到OpenAI,以便進行摘要和問答。這對於需要大規模進行自動化處理的情況非常有用。

為什麼需要Lang Chain?

為什麼需要將Google文檔連接到OpenAI呢?主要的原因是方便性和限制。手動將文檔從Google Docs複製到OpenAI將非常繁瑣,而且OpenAI有一個令牌限制,僅能處理特定數量的信息。如果您需要在大規模或需要以編程方式處理文檔時使用OpenAI,那麼您將需要使用Lang Chain進行支持。

使用Google文檔連接Lang Chain

首先,我們需要初始化一個Google Drive Loader類,並將其傳遞一個文檔ID列表。文檔ID可以在Google文檔的URL中找到。您還需要提供Google的憑據,以便進行驗證。

以下是示例代碼:

from langchain.google import GoogleDriveLoader

# 初始化Google Drive Loader
loader = GoogleDriveLoader(credentials='YOUR_GOOGLE_CREDENTIALS', document_ids=['DOCUMENT_ID_1', 'DOCUMENT_ID_2'])

# 加載文檔
docs = loader.load()

您可以通過使用docs列表讀取文檔的文本內容。

使用OpenAI進行文檔摘要

接下來,我們將使用OpenAI進行文檔的摘要。您需要初始化一個SummarizeChain並將其傳遞給OpenAI的API密鑰。

以下是示例代碼:

from langchain.openai import OpenAISummarizeChain

# 初始化OpenAI SummarizeChain
summarize_chain = OpenAISummarizeChain(api_key='YOUR_OPENAI_API_KEY')

# 摘要文檔
summary = summarize_chain.run(docs)

summary變量將包含OpenAI生成的文檔摘要。

使用OpenAI進行問答

除了摘要,我們還可以使用OpenAI進行問答。首先,我們需要初始化一個QuestionAnsweringChain並將其傳遞給OpenAI的API密鑰。

以下是示例代碼:

from langchain.openai import OpenAIQuestionAnsweringChain

# 初始化OpenAI QuestionAnsweringChain
qa_chain = OpenAIQuestionAnsweringChain(api_key='YOUR_OPENAI_API_KEY')

# 問答文檔
answer = qa_chain.run(docs, query='YOUR_QUESTION')

answer變量將包含OpenAI對問題的回答。

存取多個文檔

如果您有多個文檔需要處理,Lang Chain也支持。您只需將所有文檔的文檔ID添加到document_ids列表中即可。

以下是示例代碼:

# 加載第二個文檔
second_doc = loader.load_document('SECOND_DOCUMENT_ID')

# 將兩個文檔合併為一個列表
docs = [first_doc, second_doc]

# 在摘要和問答運行中使用所有文檔
summary = summarize_chain.run(docs)
answer = qa_chain.run(docs, query='YOUR_QUESTION')

這樣,您就可以在多個文檔上使用Lang Chain進行摘要和問答。

生產環境中的注意事項

在將教程中的代碼應用到生產環境之前,請確保您已經進行了相關的測試和驗證。請與您的團隊一起制定一個合適的管理計劃,以確保正確使用Google Docs和OpenAI。

尋求業務支援

如果您在您的業務中需要使用此功能或其他應用場景,請隨時與我聯繫。我們可以一起討論如何實現這一目標,並探討其他有價值的應用場景。

其他應用場景

除了文檔摘要和問答之外,Lang Chain還可以應用於其他更廣泛的場景。例如情感分析、文檔分類等。如果您對這些應用場景感興趣,請與我聯繫,我們可以一起探討。


Q&A

問:Lang Chain是否支援其他文件格式?

答:目前,Lang Chain僅支援Google Docs文檔。但有計劃擴展到其他常見的文件格式,如PDF和Microsoft WORD文檔。

問:是否可以在問答過程中使用多個問題?

答:是的,您可以將多個問題傳遞給QuestionAnsweringChain的run方法,並獲得相應的回答。

問:是否可以將OpenAI的回答轉換為其他格式?

答:是的,您可以將OpenAI的回答轉換為所需的格式,例如JSON或HTML,以便更好地集成到您的應用程序中。

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