Langchain-Chatchat 运行后进入知识库管理出现这个报错

运行后进入知识库管理出现这个报错 2024-03-02 16:06:39,320 - faiss_cache.py[line:92] - INFO: loading vector store in 'samples/vector_store/bge-large-zh-v1.5' from disk. 2024-03-02 16:06:39,325 - SentenceTransformer.py[line:66] - INFO: Load pretrained SentenceTransformer: BAAI/bge-large-zh-v1.5 2024-03-02 16:06:50,479 - utils.py[line:95] - ERROR: ReadError: error when post /knowledge_base/search_docs: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。 2024-03-02 16:06:52,525 - utils.py[line:95] - ERROR: ConnectError: error when post /knowledge_base/search_docs: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。 2024-03-02 16:06:54,542 - utils.py[line:95] - ERROR: ConnectError: error when post /knowledge_base/search_docs: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。 exec(code, module.dict) File "D:\wujiaping\chatglm\Langchain-Chatchat\webui.py", line 64, in pages[selected_page]["func"](api=api, is_lite=is_lite) File "D:\wujiaping\chatglm\Langchain-Chatchat\webui_pages\knowledge_base\knowledge_base.py", line 330, in knowledge_base_page data = [ ^ File "D:\wujiaping\chatglm\Langchain-Chatchat\webui_pages\knowledge_base\knowledge_base.py", line 331, in {"seq": i + 1, "id": json.loads(x["id"]), "page_content": x["page_content"], "source": x["metadata"].get("source"),

Mar 02 '24 08:03 cstkn

嘿，@cstkn！很高兴再次见到你。希望你一切都好！

您的错误日志显示，当尝试访问 /knowledge_base/search_docs 端点时，出现了连接错误。这可能是由于以下原因：

服务器未正确启动或运行。请确保您已经按照 Langchain-Chatchat 的安装和运行指南正确启动了服务器。
网络问题。请检查您的网络连接，确保服务器和客户端之间的网络通信没有问题。
代码中的 bug 或配置问题。如果服务器已经正确启动并且网络没有问题，那么可能是代码中的 bug 或配置问题导致的。您可以尝试更新到最新的 Langchain-Chatchat 版本，看看问题是否得到解决。

关于 knowledge_base/search_docs 端点的功能，它是用来在指定的知识库中搜索文档的。用户可以基于查询字符串、知识库名称、相关性分数阈值以及可选的文件名和元数据过滤器进行搜索。该函数返回匹配搜索条件的文档列表，每个文档都表示为一个 DocumentWithVSId 对象，包括文档的内容、基于搜索的分数和标识符。

faiss_cache.py 文件用于管理和交互使用 FAISS（Facebook AI Similarity Search）的向量存储，以实现密集向量的有效相似性搜索和聚类。它提供了加载、保存、清除和以线程安全方式交互这些向量存储的功能。尽管在提供的上下文中没有直接显示与 SentenceTransformer.py 文件的交互，但可以通过 EmbeddingsFunAdapter 类和嵌入模型（embed_model）参数在各种方法中的使用推断出交互。EmbeddingsFunAdapter 可能作为一个桥梁，使用 embed_model 指定的句子转换器模型将句子或文档转换为嵌入。然后，这些嵌入用于填充 FAISS 向量存储或在其中进行相似性搜索。

如果您需要更多的帮助，或者如果您有更多的信息可以提供，例如您的服务器配置、网络环境等，这将有助于我们更好地理解和解决您的问题。

Sources

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