[BUG] 上传文件后，知识库文件加载失败

[SilentTE]

问题描述 / Problem Description 上传文件后，分词器未显示，源文件及向量库也显示为x

环境信息 / Environment Information

• langchain-ChatGLM 版本/commit 号：v0.2.10
• 是否使用 Docker 部署（是/否）：否
• 使用的模型（ChatGLM2-6B / Qwen-7B 等）： ChatGLM3-6B
• 使用的 Embedding 模型（moka-ai/m3e-base 等）：bge-large-zh-v1.5
• 使用的向量库类型 (faiss / milvus / pg_vector 等)： faiss
• 操作系统及版本 / Operating system and version: window 11
• Python 版本 / Python version:3.11.7
• 其他相关环境信息 / Other relevant environment information:

附加信息 / Additional Information 是我哪个依赖包少安装了吗

[dosubot[bot]]

🤖

你好，@SilentTE！很高兴再次遇见你。🌟

根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的相关问题，这个问题可能与缺少或者错误加载依赖包有关。具体来说，日志条目：

• "No sentence-transformers model found with name C:\\Users\\Administrator/.cache\\torch\\sentence_transformers\\GanymedeNil_text2vec-large-chinese. Creating a new one with MEAN pooling."（来自第一个JSONL块）
• "ModuleNotFoundError: No module named 'modelscope'"（来自第二个JSONL块）

这些提示表明，系统在寻找特定的句子转换模型时失败了，导致创建了一个新的模型。这可能意味着预期的模型没有被安装，或者没有在预期的目录中找到，这是一个依赖问题。第二个日志条目明确提到了ModuleNotFoundError，这证实了一个必需的模块（modelscope）没有找到，表明缺少依赖。

因此，你在上传文件后，分词器未显示，源文件及向量库也显示为x的问题，很可能源于这些缺失的依赖。确保所有必需的模型和模块都正确安装并且对Langchain-Chatchat可访问，应该是解决这个问题的第一步。

另外，我在Langchain-Chatchat的问题记录中找到了两个类似的已解决问题，可能对你有所帮助：

1. v0.2.10 版本添加到向量库的条目显示可能有问题 最后更新于2024年2月24日。这个问题的建议解决方案是在knowledge_base.py中注释掉202和203行。这个建议没有得到正面或负面的反馈，所以可能值得考虑作为一个潜在的解决方案。

2. [BUG] 上传知识库文件无法向量化 最后更新于2024年2月13日。这个问题的建议解决方案是在上传知识库文件后，你应该明确调用recreate_vector_store端点来向量化你的文档。这个端点负责根据内容中的文档重建向量库。这里有一段可能相关的代码：

app.post("/knowledge_base/recreate_vector_store",
         tags=["Knowledge Base Management"],
         summary="根据content中文档重建向量库，流式输出处理进度。"
         )(recreate_vector_store)

你可以在源文件中找到更多的细节：

• server/api.py
• server/knowledge_base/kb_service/base.py

希望这些信息能对你有所帮助。如果你有更多的问题或者需要进一步的帮助，请随时告诉我。

Sources

• v0.2.10 版本添加到向量库的条目显示可能有问题
• [BUG] 上传知识库文件无法向量化
• knowledge_base/samples/content/test_files/langchain-ChatGLM_closed.jsonl

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