要实现一个简单的API来与任何文档进行聊天并获取引用来源的回复，我们可以使用自然语言处理（NLP）和文档解析的API来实现。这里以伪代码形式提供一个基本框架：
```python
# 导入必要的API库
from document_parser import parse_document
from chat_api import ChatAPI
# 解析文档以提取问题和答案
questions = parse_document("example_document.docx")
# 初始化聊天API
chat_api = ChatAPI()
# 提出文档问题并获取回复
for question in questions:
# 发送问题到聊天API
response = chat_api.ask_question(question)
# 输出回答和引用来源
print(f"问题: {question}")
print(f"回答: {response["answer"]}")
if "source" in response:
print(f"引用来源: {response["source"]}")
# 将这个流程集成到你的产品中，只需要几行代码即可。
```
上述代码是一个简化版的实现，它利用了假想的`parse_document`函数来解析文档并提取出问题，以及`ChatAPI`类来与聊天服务进行交互。在实际应用中，你需要选择一个真实的NLP API提供商（如Google Cloud NLP, IBM Watson等）来解析文档和执行聊天交互。此外，还需要确保你的API调用具有合适的错误处理和用户交互功能。这个例子不包含具体API的具体细节和实际使用情况，实际实现将更加复杂，并可能涉及到安全、性能、用户体验等多方面的问题。
在真实环境中，还需要确保你的API可以返回足够准确的引用来源信息，通常这可能涉及到一个更为复杂的引用跟踪和文献检索系统。这样的系统可能需要结合其他类型的API（如搜索引擎API或数据库查询API）来准确提供信息。最终实现应能轻松集成到你的产品中，并提供可靠、准确的回答和引用来源。
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