使用Iugu API加载数据并应用于LangChain的向量化示例

老铁们，今天我们来聊一聊如何从Iugu的REST API加载数据，并将其应用到LangChain的向量化过程中。对于那些需要处理大量数据并进行语义搜索的同学，这篇文章可能会对你帮助不少。

### 技术背景介绍

Iugu是一家巴西的软件即服务（SaaS）公司，专注于提供支付处理软件以及API接口，帮助各种电商网站和移动应用实现支付功能。我们今天的目标是利用Iugu的API来获取数据，然后将这些数据加载到LangChain进行向量存储和检索。

### 原理深度解析

说白了，就是通过Iugu API获取所需的支付数据，并使用LangChain的向量存储功能进行高效的数据检索。这里的关键在于如何将Iugu的API数据转换为LangChain所能理解的格式。

### 实战代码演示

首先，我们需要从Iugu的API中获取数据，这需要在Iugu的仪表盘获取访问令牌。有了令牌后，我们可以使用`IuguLoader`来加载数据。

```python
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
from langchain_community.document_loaders import IuguLoader

# 初始化IuguLoader，指定要加载的资源类型，比如“charges”
iugu_loader = IuguLoader("charges")

# 创建一个vectorstore索引
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([iugu_loader])
iugu_doc_retriever = index.vectorstore.as_retriever()

这波操作可以说是相当丝滑。通过上述代码，我们创建了一个可以从I