0


Langchain-Chatchat开源库使用的随笔记(一)

CSDN越来越不好用了,
降低CSDN发文,本篇后续持续更新会在:
Langchain-Chatchat开源库使用的随笔记
https://zhuanlan.zhihu.com/p/676061269

笔者最近在研究Langchain-Chatchat,所以本篇作为随笔记进行记录。
最近核心探索的是知识库的使用,其中关于文档如何进行分块的详细,可以参考笔者的另几篇文章:

  • 大模型RAG 场景、数据、应用难点与解决(四)
  • RAG 分块Chunk技术优劣、技巧、方法汇总(五)

原项目地址:

  • Langchain-Chatchat
  • WIKI教程(有点简单)

在这里插入图片描述


1 Chatchat项目结构

整个结构是

server

启动API,然后项目内自行调用API。
API详情可见:

http://xxx:7861/docs

,整个代码架构还是蛮适合深入学习

在这里插入图片描述


2 Chatchat一些代码学习

2.1 12个分块函数统一使用

截止 20231231 笔者看到chatchat一共有12个分chunk的函数
这12个函数如何使用、大致点评可以参考笔者的另外文章(RAG 分块Chunk技术优劣、技巧、方法汇总(五)):

CharacterTextSplitter
LatexTextSplitter
MarkdownHeaderTextSplitter
MarkdownTextSplitter
NLTKTextSplitter
PythonCodeTextSplitter
RecursiveCharacterTextSplitter
SentenceTransformersTokenTextSplitter
SpacyTextSplitter

AliTextSplitter
ChineseRecursiveTextSplitter
ChineseTextSplitter

借用chatchat项目中的

test/custom_splitter/test_different_splitter.py

来看看一起调用

make_text_splitter

函数:


from langchain import document_loaders
from server.knowledge_base.utils import make_text_splitter

# 使用DocumentLoader读取文件
filepath = "knowledge_base/samples/content/test_files/test.txt"
loader = document_loaders.UnstructuredFileLoader(filepath, autodetect_encoding=True)
docs = loader.load()

CHUNK_SIZE = 250
OVERLAP_SIZE = 50

splitter_name = 'AliTextSplitter'
text_splitter = make_text_splitter(splitter_name, CHUNK_SIZE, OVERLAP_SIZE)
if splitter_name == "MarkdownHeaderTextSplitter":
    docs = text_splitter.split_text(docs[0].page_content)
    for doc in docs:
        if doc.metadata:
            doc.metadata["source"] = os.path.basename(filepath)
else:
    docs = text_splitter.split_documents(docs)
for doc in docs:
    print(doc)

2.2 知识库问答Chat的使用

本节参考chatchat开源项目的

tests\api\test_stream_chat_api_thread.py

以及

tests\api\test_stream_chat_api.py

来探索一下知识库问答调用,包括:

  • 流式调用
  • 单次调用
  • 多线程并发调用

2.2.1 流式调用

import requests
import json
import sys

api_base_url = 'http://0.0.0.0:7861'

api="/chat/knowledge_base_chat"
url = f"{api_base_url}{api}"

headers = {
    'accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json',
}

data = {
    "query": "如何提问以获得高质量答案",
    "knowledge_base_name": "ZWY_V2_m3e-large",
    "history": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "你好,我是 ChatGLM"
        }
    ],
    "stream": True
}
# dump_input(data, api)
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)
print("\n")
print("=" * 30 + api + "  output" + "="*30)
for line in response.iter_content(None, decode_unicode=True):
    data = json.loads(line)
    if "answer" in data:
        print(data["answer"], end="", flush=True)
pprint(data)
assert "docs" in data and len(data["docs"]) > 0
assert response.status_code == 200

>>>==============================/chat/knowledge_base_chat  output==============================
 你好!提问以获得高质量答案,以下是一些建议:

1. 尽可能清晰明确地表达问题:确保你的问题表述清晰、简洁、明确,以便我能够准确理解你的问题并给出恰当的回答。
2. 提供足够的上下文信息:提供相关的背景信息和上下文,以便我能够更好地理解你的问题,并给出更准确的回答。
3. 使用简洁的语言:尽量使用简单、明了的语言,以便我能够快速理解你的问题。
4. 避免使用缩写和俚语:避免使用缩写和俚语,以便我能够准确理解你的问题。
5. 分步提问:如果问题比较复杂,可以分步提问,这样我可以逐步帮助你解决问题。
6. 检查你的问题:在提问之前,请检查你的问题是否完整、清晰且准确。
7. 提供反馈:如果你对我的回答不满意,请提供反馈,以便我改进我的回答。

希望这些建议能帮助你更好地提问,获得高质量的答案。

结构也比较简单,call 知识库问答的URL,然后返回,通过

response.iter_content

来进行流式反馈。

2.2.2 正常调用以及处理并发

import requests
import json
import sys

api_base_url = 'http://0.0.0.0:7861'

api="/chat/knowledge_base_chat"
url = f"{api_base_url}{api}"

headers = {
    'accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json',
}

data = {
    "query": "如何提问以获得高质量答案",
    "knowledge_base_name": "ZWY_V2_m3e-large",
    "history": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "你好,我是 ChatGLM"
        }
    ],
    "stream": True
}

# 正常调用并存储结果
result = []
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)

for line in response.iter_content(None, decode_unicode=True):
    data = json.loads(line)
    result.append(data)

answer = ''.join([r['answer'] for r in result[:-1]]) # 正常的结果
>>> ' 你好,很高兴为您提供帮助。以下是一些提问技巧,可以帮助您获得高质量的答案:\n\n1. 尽可能清晰明确地表达问题:确保您的问题准确、简洁、明确,以便我可以更好地理解您的问题并为您提供最佳答案。\n2. 提供足够的上下文信息:提供相关的背景信息和上下文,以便我更好地了解您的问题,并能够更准确地回答您的问题。\n3. 使用简洁的语言:尽量使用简单、明了的语言,以便我能够更好地理解您的问题。\n4. 避免使用缩写和俚语:尽量使用标准语言,以确保我能够正确理解您的问题。\n5. 分步提问:如果您有一个复杂的问题,可以将其拆分成几个简单的子问题,这样我可以更好地回答每个子问题。\n6. 检查您的拼写和语法:拼写错误和语法错误可能会使我难以理解您的问题,因此请检查您的提问,以确保它们是正确的。\n7. 指定问题类型:如果您需要特定类型的答案,请告诉我,例如数字、列表或步骤等。\n\n希望这些技巧能帮助您获得高质量的答案。如果您有其他问题,请随时问我。'

refer_doc = result[-1] # 参考文献
>>> {'docs': ["<span style='color:red'>未找到相关文档,该回答为大模型自身能力解答!</span>"]}

然后来看一下并发:


# 并发调用
def knowledge_chat(api="/chat/knowledge_base_chat"):
    url = f"{api_base_url}{api}"
    data = {
        "query": "如何提问以获得高质量答案",
        "knowledge_base_name": "samples",
        "history": [
            {
                "role": "user",
                "content": "你好"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "你好,我是 ChatGLM"
            }
        ],
        "stream": True
    }
    result = []
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)

    for line in response.iter_content(None, decode_unicode=True):
        data = json.loads(line)
        result.append(data)
    
    return result

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

threads = []
times = []
pool = ThreadPoolExecutor()
start = time.time()
for i in range(10):
    t = pool.submit(knowledge_chat)
    threads.append(t)

for r in as_completed(threads):
    end = time.time()
    times.append(end - start)
    print("\nResult:\n")
    pprint(r.result())

print("\nTime used:\n")
for x in times:
    print(f"{x}")

通过concurrent的

ThreadPoolExecutor

,

 as_completed

进行反馈


3 知识库相关实践问题

3.1 .md格式的文件 支持非常差

我们在

configs/kb_config.py

可以看到:

# TextSplitter配置项,如果你不明白其中的含义,就不要修改。
text_splitter_dict = {
    "ChineseRecursiveTextSplitter": {
        "source": "huggingface",   # 选择tiktoken则使用openai的方法
        "tokenizer_name_or_path": "",
    },
    "SpacyTextSplitter": {
        "source": "huggingface",
        "tokenizer_name_or_path": "gpt2",
    },
    "RecursiveCharacterTextSplitter": {
        "source": "tiktoken",
        "tokenizer_name_or_path": "cl100k_base",
    },
    "MarkdownHeaderTextSplitter": {
        "headers_to_split_on":
            [
                ("#", "head1"),
                ("##", "head2"),
                ("###", "head3"),
                ("####", "head4"),
            ]
    },
}

# TEXT_SPLITTER 名称
TEXT_SPLITTER_NAME = "ChineseRecursiveTextSplitter"

chatchat看上去创建新知识库的时候,仅支持一个知识库一个

TEXT_SPLITTER_NAME

的方法,并不能做到不同的文件,使用不同的切块模型。
所以如果要一个知识库内,不同文件使用不同的切分方式,需要自己改整个结构代码;然后重启项目

同时,chatchat项目对markdown的源文件,支持非常差,我们来看看:

from langchain import document_loaders
from server.knowledge_base.utils import make_text_splitter

# 载入
filepath = "matt/智能XXX.md"
loader = document_loaders.UnstructuredFileLoader(filepath,autodetect_encoding=True)
docs = loader.load()

# 切分
splitter_name = 'ChineseRecursiveTextSplitter'
text_splitter = make_text_splitter(splitter_name, CHUNK_SIZE, OVERLAP_SIZE)
if splitter_name == "MarkdownHeaderTextSplitter":
    docs = text_splitter.split_text(docs[0].page_content)
    for doc in docs:
        if doc.metadata:
            doc.metadata["source"] = os.path.basename(filepath)
else:
    docs = text_splitter.split_documents(docs)
for doc in docs:
    print(doc)

首先chatchat对.md文件读入使用的是

UnstructuredFileLoader

,但是没有加

mode="elements"

(参考:LangChain:万能的非结构化文档载入详解(一))
所以,你可以认为,读入后,

#

会出现丢失,于是你即使选择了

MarkdownHeaderTextSplitter

,也还是无法使用。
目前来看,不建议上传

.md

格式的文档,比较好的方法是:

  • 文件改成 doc,可以带# / ## / ###
  • 更改configs/kb_config.py当中的TEXT_SPLITTER_NAME = "MarkdownHeaderTextSplitter"

本文转载自: https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/135317522
版权归原作者 悟乙己 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“Langchain-Chatchat开源库使用的随笔记(一)”的评论:

还没有评论