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
- 介紹
- 為什麼需要Lang Chain?
- 使用Google文檔連接Lang Chain
- 使用OpenAI進行文檔摘要
- 使用OpenAI進行問答
- 存取多個文檔
- 生產環境中的注意事項
- 尋求業務支援
- 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。
資源