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2. ADP：企業級數據處理的基石

ADP是一家提供人力資源、薪酬、人才管理解決方案的全球巨頭。其API生態系統允許開發者集成 payroll、benefits、人力數據等核心功能到自己的企業應用中。其文檔的復雜性、敏感性和更新頻率，正是RAG技術最能大顯身手的領域。

3. 代碼片段API：從“閱讀”到“使用”的關鍵跳躍

傳統的文檔檢索返回的是文本段落，而我們的目標是構建一個能返回即用型代碼片段（Snippet）的API。這意味著一句“給我一個Python創建員工的例子”，API返回的不應該是描述如何操作的文字，而是一段可以直接復制粘貼、稍作修改就能運行的代碼。


# 示例輸出
{
  "code_snippet": "import adp_workforce_now\n\n# 初始化客戶端\nclient = adp_workforce_now.Client(client_id='YOUR_CLIENT_ID', cert_path='path/to/cert.pem')\n\n# 構建員工數據對象\nnew_worker_data = {\n    'legalName': {\n        'givenName': 'John',\n        'familyName': 'Doe'\n    },\n    'workerType': 'Employee',\n    'assignment': {\n        'jobTitle': 'Software Developer'\n    }\n}\n\n# 調用API創建員工\ntry:\n    response = client.workers.create(**new_worker_data)\n    print(f'Worker created with ID: {response.id}')\nexcept Exception as e:\n    print(f'Error creating worker: {e}')\n",
  "source_document": "ADP Workforce Now API Reference - V2, Section 'Create a Worker'",
  "api_link": "https://developer.adp.com/api/workers/v2/operations/create-a-worker"
}

第二部分：三日攻堅——ADP RAG API 極速嵌入指南

本指南假設你已有基本的Python編程知識和API開發經驗。

環境準備：

Python 3.10+
OpenAI API 密鑰（或其他LLM如Anthropic, Llama 3）
ADP 開發者賬戶（訪問ADP開發者門戶）
核心庫：langchain, openai, chromadb (向量數據庫), fastapi (創建API), pypdf (解析PDF文檔)

Day 1：數據攝取與向量化——構建AI的“記憶大腦”

目標：將ADP的文檔資料轉化為向量數據庫。

步驟：

資源收集：從 ADP開發者門戶下載最新版的API參考指南、SDK文檔、Postman集合（可導出為JSON）以及任何內部的代碼規范文檔。確保你擁有合法的訪問和使用權限。
加載與分割：使用LangChain的文檔加載器（PyPDFLoader, JSONLoader, UnstructuredHTMLLoader）來讀取不同格式的文件。隨后，使用文本分割器將長文檔切成語義上有意義的小塊（例如，按章節或每500個字符）。這一步至關重要，它決定了檢索的精度。
嵌入與存儲：使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型將每個文本塊轉換為一個高維向量（一串數字，代表文本的語義）。將這些向量存儲到ChromaDB這類輕量級向量數據庫中。從此，文檔的語義被“映射”到了一個數學空間中。

Day 2：構建檢索與生成鏈——打造AI的“思考回路”

目標：實現RAG的核心邏輯鏈。

步驟：

用戶查詢處理：接收用戶問題（Query），使用相同的text-embedding-ada-002模型將其也轉換為一個向量。
相似性檢索：在ChromaDB中執行相似性搜索（Similarity Search）。計算查詢向量與數據庫中所有向量之間的“距離”（如余弦相似度），找出最相近的Top K個文本塊。這些就是最相關的文檔片段（Context）。
提示工程：精心設計一個給LLM的提示模板，將Context和Query組合起來。例如：

You are an expert ADP API assistant. Answer the user's question based strictly and only on the following context from the official ADP documentation. If you don't know the answer, say so. Do not hallucinate features.

Context: {context}

Question: {question}

Answer:

調用LLM生成答案：將組裝好的Prompt發送給GPT-4或其它LLM，并獲取生成的答案。

Day 3：封裝API與部署——釋放價值，提供服務

目標：將上述功能封裝成易用的RESTful API并部署。
步驟：
使用FastAPI框架：創建一個簡單的FastAPI應用，定義一個POST端點（如/query）。
設計API請求/響應體：
- 請求：接受JSON數據，包含query（字符串）和可選的language（如python, java）字段。
- 響應：返回JSON數據，包含answer（文本答案）、code_snippet（格式化后的代碼）、sources（引用的文檔來源數組）等字段。
- 部署：使用Docker容器化你的應用，并部署到AWS Lambda（Serverless）、Google Cloud Run或任何你熟悉的云平臺。確保妥善管理你的API密鑰和認證信息。

# 簡化的FastAPI端點示例代碼
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI(title="ADP RAG Code Snippet API")

class QueryRequest(BaseModel):
    query: str
    language: str = "python"

class QueryResponse(BaseModel):
    answer: str
    code_snippet: str | None
    sources: list[str]

@app.post("/query", response_model=QueryResponse)
async def answer_query(request: QueryRequest):
    # 1. 檢索相關上下文
    results = vector_db.similarity_search(request.query, k=3)
    context = "\n".join([doc.page_content for doc in results])
    sources = list(set([doc.metadata.get("source", "") for doc in results]))

    # 2. 構建Prompt
    prompt = f"Based on the context, answer the user's question in {request.language}.\nContext: {context}\nQuestion: {request.query}"

    # 3. 調用LLM
    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    answer = response.choices[0].message.content

    # 4. (可選) 從answer中提取代碼片段
    # ... 此處可使用正則表達式或LLM函數調用進行提取

    return QueryResponse(answer=answer, code_snippet=None, sources=sources)